给出上述结构的torch代码
时间: 2024-04-14 18:25:45 浏览: 18
以下是使用PyTorch实现上述卷积层结构的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=0)
self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=0)
self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv3 = nn.Conv1d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=0)
self.pool3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = torch.relu(x)
x = self.pool1(x)
x = self.conv2(x)
x = torch.relu(x)
x = self.pool2(x)
x = self.conv3(x)
x = torch.relu(x)
x = self.pool3(x)
return x
# 创建模型实例
model = ConvNet()
# 输入数据示例
input_data = torch.randn(1, 1, 1000) # 输入形状为 (batch_size, channels, input_length)
# 前向传播
output = model(input_data)
print(output.shape) # 输出特征图的形状
```
在这个示例中,我们使用了`nn.Conv1d`和`nn.MaxPool1d`分别构建了卷积层和池化层。输入数据的形状是`(batch_size, channels, input_length)`,其中`batch_size`表示输入的批次大小,`channels`表示输入的通道数(在这里为1),`input_length`表示输入的长度(在这里为1000)。最后打印输出特征图的形状,其形状为`(batch_size, channels, output_length)`,其中`output_length`为输出的长度(在这里为196),`channels`为输出的通道数(在这里为256)。
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