编写代码：pytorch实现扩散概率模型，对振动故障信号进行数据增广

好的，以下是PyTorch实现扩散概率模型对振动故障信号进行数据增广的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

class DiffusionProbModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_features, num_layers, hidden_size):
        super(DiffusionProbModel, self).__init__()
        self.num_features = num_features
        self.num_layers = num_layers
        self.hidden_size = hidden_size
        self.fc1 = nn.Linear(num_features, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc_layers = nn.ModuleList([nn.Linear(hidden_size, hidden_size) for i in range(num_layers - 1)])
        self.fc_out = nn.Linear(hidden_size, num_features)

    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        for i in range(self.num_layers - 1):
            out = self.fc_layers[i](out)
            out = self.relu(out)
        out = self.fc_out(out)
        return out

def data_augmentation(data, diffusion_prob_model, sigma):
    with torch.no_grad():
        augmented_data = data.clone()
        for i in range(data.size(0)):
            noise = torch.randn(data.size(1), data.size(2)) * sigma
            noise = noise.to(device)
            for j in range(data.size(1)):
                x = augmented_data[i, j, :].clone()
                x = x.to(device)
                for k in range(data.size(2)):
                    diff_prob = diffusion_prob_model(x)
                    diff_prob = diff_prob.squeeze()
                    diff_prob = diff_prob.cpu().numpy()
                    diff_prob = np.exp(diff_prob)
                    diff_prob /= np.sum(diff_prob)
                    idx = np.random.choice(data.size(2), p=diff_prob)
                    x[k] = x[idx] + noise[j, k]
                augmented_data[i, j, :] = x.cpu()
    return augmented_data

上述代码中，我们定义了一个扩散概率模型类 `DiffusionProbModel`，它由多层全连接神经网络组成。我们还定义了一个数据增广函数 `data_augmentation`，它利用扩散概率模型对输入数据进行增广。具体实现过程如下：

对于输入的数据 `data`，我们首先对每个样本生成一个相同大小的随机噪声 `noise`。接着，我们对每个样本的每个时间步 `j`，对每个特征 `k`，分别进行如下的增广过程：

- 首先，我们利用扩散概率模型 `diffusion_prob_model` 计算当前时间步的特征 `x[k]` 在时间步 `j` 时的扩散概率分布 `diff_prob`。
- 接着，我们根据扩散概率分布 `diff_prob`，从时间步 `j` 的所有特征中随机选择一个特征 `idx`，作为当前时间步的新特征值 `x[k]`。
- 最后，我们将当前时间步的新特征值 `x[k]` 加上对应的随机噪声 `noise[j, k]`，得到增广后的特征