使用pytorch写一维cnn

好的，下面是使用 PyTorch 实现一维卷积神经网络（1D CNN）的代码示例。

首先，导入需要的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

接下来，我们定义一个继承了 `nn.Module` 的自定义网络模型：

class OneDimensionalCNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels, num_filters, filter_size, stride, padding, num_classes):
        super(OneDimensionalCNN, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv1d(input_channels, num_filters, filter_size, stride, padding)
        self.fc = nn.Linear(num_filters, num_classes)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = F.relu(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

接下来，我们可以实例化该网络模型，并将输入数据送入模型中进行预测：

model = OneDimensionalCNN(input_channels=1, num_filters=16, filter_size=3, stride=1, padding=1, num_classes=10)
input = torch.randn(64, 1, 28)
output = model(input)

请注意，以上代码仅是示例，可能需要根据具体应用场景进行修改。