pytorch中两层CNN时序预测代码

以下是一个简单的两层CNN时序预测的PyTorch代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class TwoLayerCNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(TwoLayerCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(input_size, hidden_size, kernel_size=3)
        self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.conv2 = nn.Conv1d(hidden_size, hidden_size, kernel_size=3)
        self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size * 3, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

在这个例子中，我们定义了一个名为TwoLayerCNN的类，它继承自nn.Module。该模型由两个卷积层和一个全连接层组成。输入数据的形状应该是(batch_size, input_size, sequence_length)，其中sequence_length是序列的长度。我们使用nn.Conv1d来定义卷积层，使用nn.MaxPool1d来定义池化层，并使用nn.Linear来定义全连接层。在forward函数中，我们首先将输入数据通过第一个卷积层和池化层，再通过第二个卷积层和池化层。最后，我们将输出展平成一个向量，并通过全连接层进行预测。

请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据您的问题进行修改。