用python写一个单卷积层、单通道的卷积神经网络

好的，以下是一个单卷积层、单通道的卷积神经网络的 Python 代码：

import torch.nn as nn

class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        return x

这个卷积神经网络只有一个卷积层，输入通道数为 1，输出通道数也为 1。卷积核大小为 3，步长为 1，填充为 1。在卷积层后面加上一个 ReLU 激活函数。你可以根据自己的需求修改卷积核大小、步长和填充等参数。