帮忙写一个基于pytorch的二分类一维卷积神经网络，要求卷积模块不少于4个

好的，我可以回答这个问题。以下是一个基于 PyTorch 的二分类一维卷积神经网络的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv1d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv4 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(128 * 25, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 2)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.conv1(x))
        x = self.pool(x)
        x = self.relu(self.conv2(x))
        x = self.pool(x)
        x = self.relu(self.conv3(x))
        x = self.pool(x)
        x = self.relu(self.conv4(x))
        x = self.pool(x)
        x = x.view(-1, 128 * 25)
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

这个模型包含了 4 个卷积模块，每个模块都包含了一个卷积层和一个 ReLU 激活函数。模型还包含了一个最大池化层和两个全连接层。你可以根据自己的需求修改模型的参数和结构。