y是1*188 x是38*188怎么定义一维CNN模型

如果你的 `y` 是一个大小为 `[1, 188]` 的二维张量，而 `x` 是一个大小为 `[38, 188]` 的二维张量，那么你可以按照以下方式定义一个一维卷积神经网络模型：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 一维卷积层
        self.conv1d = nn.Conv1d(38, 64, kernel_size=3, padding=1)
        # 池化层
        self.pool1d = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        # 全连接层
        self.fc = nn.Linear(64 * 94, 188)

    def forward(self, x):
        # 输入x的形状为[batch_size, channels, length]
        x = x.view(1, 38, 188) # 将x的形状调整为[1, 38, 188]
        out = self.conv1d(x)  # [1, 64, 188]
        out = self.pool1d(out)  # [1, 64, 94]
        out = out.view(out.size(0), -1)  # [1, 64 * 94]
        out = self.fc(out)  # [1, 188]
        return out

这里的模型与之前的模型相同，不同之处在于输入数据的形状。由于 `x` 和 `y` 的形状都是 `[38, 188]` 和 `[1, 188]`，因此我们需要将输入 `x` 调整为三维张量，形状为 `[1, 38, 188]`，然后将其传递给模型。另外，输出层的维度也被调整为 `188`，以匹配目标 `y` 的大小。