请帮我用pytorch写一个读取TXT文件只有一列振动信号后利用1DCNN模型建立故障诊断的列子

好的，下面是一个简单的示例代码，其中使用PyTorch读取txt文件只有一列振动信号，然后使用1DCNN模型建立故障诊断模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np

# 定义1DCNN模型
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1)
        self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1)
        self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.fc1 = nn.Linear(32*23, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
        self.fc3 = nn.Linear(10, 2)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool2(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc3(x)
        return x
        
# 读取数据
data = np.loadtxt('data.txt')
data = torch.from_numpy(data).float().unsqueeze(0).unsqueeze(0)

# 定义模型
model = CNN()

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

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(data)
    loss = criterion(output, torch.LongTensor([1]))
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.ckpt')

需要注意的是，这里的数据格式为一维数组，而1DCNN模型需要的输入格式为(batch_size, channels, length)，因此需要将数据转换为(batch_size, channels=1, length)的格式。另外，这里只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行修改。