64,4,5的数据进行1d卷积

可以使用PyTorch中的`nn.Conv1d`模块进行1D卷积操作。代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 输入数据
data = torch.randn(64, 4, 5)

# 定义卷积层
conv = nn.Conv1d(in_channels=4, out_channels=8, kernel_size=3, stride=1, padding=0)

# 进行1D卷积
result = conv(data)

# 输出卷积结果
print(result.shape)

运行结果为：

torch.Size([64, 8, 3])

解释：定义了一个1D卷积层`nn.Conv1d`，输入通道数为4，输出通道数为8，卷积核大小为3，步长为1，padding为0。将输入数据`data`输入到卷积层中进行1D卷积操作，得到的结果形状为(batch_size, out_channels, output_length)，即(64, 8, 3)。