torch搭建eegnet模型的代码

下面是使用PyTorch搭建EEGNet模型的示例代码：

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

class EEGNet(nn.Module):

    def __init__(self, n_channels, n_classes):
        super(EEGNet, self).__init__()
        
        self.T = 750  # 输入序列的长度
        self.n_channels = n_channels  # 输入通道数
        self.n_classes = n_classes  # 输出类别数
        
        # 第一层卷积
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, (1, 64), padding=(0, 32))
        self.batchnorm1 = nn.BatchNorm2d(16, False)
        
        # 深度可分离卷积
        self.depthwiseConv = nn.Conv2d(16, 32, (self.n_channels, 1), groups=16, bias=False)
        self.batchnorm2 = nn.BatchNorm2d(32, False)
        self.activation1 = nn.ReLU()
        self.avgpool1 = nn.AvgPool2d((1, 4))
        self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.5)
        
        # 卷积层
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 32, (1, 16), padding=(0, 8))
        self.batchnorm3 = nn.BatchNorm2d(32, False)
        self.activation2 = nn.ReLU()
        self.avgpool2 = nn.AvgPool2d((1, 8))
        self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.5)
        
        # 全连接层
        self.fc = nn.Linear(736, self.n_classes)

    def forward(self, x):
        # 输入为(batch_size, n_channels, T)
        x = x.unsqueeze(1)  # 转换为(batch_size, 1, n_channels, T)
        
        # 第一层卷积
        x = self.conv1(x)
        x = self.batchnorm1(x)
        x = F.elu(x)
        x = F.dropout(x, p=0.25)
        x = F.max_pool2d(x, (1, 4))
        
        # 深度可分离卷积
        x = self.depthwiseConv(x)
        x = self.batchnorm2(x)
        x = F.elu(x)
        x = self.avgpool1(x)
        x = self.dropout1(x)
        
        # 卷积层
        x = self.conv2(x)
        x = self.batchnorm3(x)
        x = F.elu(x)
        x = self.avgpool2(x)
        x = self.dropout2(x)
        
        # 全连接层
        x = x.view(-1, 736)
        x = self.fc(x)
        
        return x

在这个示例代码中，我们定义了一个名为EEGNet的类，它继承自nn.Module。这个类中包含了模型的定义，包括各层的超参数、权重和偏置。

在`__init__`函数中，我们首先定义了一些超参数，包括输入序列的长度、输入通道数和输出类别数。然后，我们定义了模型的各层，包括第一层卷积、深度可分离卷积、卷积层和全连接层。在每个层中，我们都定义了该层的超参数和权重。

在`forward`函数中，我们首先将输入转换为(batch_size, 1, n_channels, T)的形式，然后依次通过每个层。最后，我们将输出reshape成(batch_size, 736)的形式，并通过全连接层得到最终输出。