能举一个时空神经网络的代码例子吗

以下是一个简单的时空神经网络的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class SpatioTemporalNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels, num_classes):
        super(SpatioTemporalNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv3d(input_channels, 64, kernel_size=(3, 3, 3), padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv3d(64, 128, kernel_size=(3, 3, 3), padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv3d(128, 256, kernel_size=(3, 3, 3), padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool3d(kernel_size=(1, 2, 2))
        self.fc1 = nn.Linear(256 * 8 * 7 * 7, 2048)
        self.fc2 = nn.Linear(2048, num_classes)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.pool(x)
        x = self.conv2(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.pool(x)
        x = self.conv3(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.pool(x)
        x = x.view(-1, 256 * 8 * 7 * 7)
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

这个模型是一个简单的时空神经网络，用于处理视频数据。它包括三个卷积层和两个全连接层。输入是一个四维张量，包括视频的时间、高度、宽度和通道数。这个模型在卷积层之间使用了池化层，用于减小特征图的大小。在全连接层之间使用了dropout层来减少过拟合。最终输出的是一个向量，表示视频的类别。