layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=1, kernel_size=3, activation='relu')( layer_input)

这是一个一维卷积神经网络的层，包括了以下参数：

- `filters=64`：该层使用 64 个过滤器（即输出的数量）。
- `padding='causal'`：使用因果卷积，即只考虑当前时间步及以前的输入，不考虑未来的输入。
- `dilation_rate=1`：空洞卷积的扩张率，本例中为 1，表示不使用空洞卷积。
- `kernel_size=3`：卷积核的大小为 3，即每次使用 3 个时间步的输入进行卷积。
- `activation='relu'`：激活函数为 ReLU。