编写输入为40*2输出为6*1的卷积神经网络

我们可以使用PyTorch框架来编写一个输入为40*2输出为6*1的卷积神经网络，具体代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(2, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv3 = nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 5, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 6)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = self.pool3(torch.relu(self.conv3(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 5)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

这个卷积神经网络包括了三个卷积层和两个全连接层。每个卷积层后面都接了一个最大池化层，用于压缩特征图的大小。最后一个全连接层的输出大小为6，对应着6个类别的分类结果。我们使用ReLU作为激活函数，优化器使用Adam算法。