我有一个来自十个类别各100个共1000个的信号数据，每个数据有512个特征点，存储为一个(1000,1,512)的torch.tensor张量，现在我想将其输入一个深度BP网络训练分类模型用于分类这些类别，请使用pytorch实现

以下是一个示例代码，用于加载数据、创建模型、训练和测试：

import torch
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader

# 加载数据
data = torch.load('data.pt')
labels = torch.load('labels.pt')

# 创建数据集和数据加载器
dataset = TensorDataset(data, labels)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 定义模型
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv1d(1, 32, 3)
        self.conv2 = torch.nn.Conv1d(32, 64, 3)
        self.pool = torch.nn.MaxPool1d(2)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(64 * 124, 128)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 124)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if i % 10 == 0:
            print('Epoch {}, Step {}, Loss: {}'.format(epoch, i, loss.item()))

# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in dataloader:
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy: {}%'.format(100 * correct / total))

在上述代码中，我们首先将数据和标签加载到张量中，并创建一个`TensorDataset`和`DataLoader`对象，以便我们可以方便地迭代数据批次。然后，我们定义了一个名为`Net`的深度BP网络，其中包含两个卷积层、一个最大池化层和两个全连接层。我们使用交叉熵损失和随机梯度下降优化器进行训练。在训练期间，我们迭代每个数据批次，并使用反向传播更新模型参数。最后，我们使用测试数据集评估模型的准确性。