用pytorch生成一个5层一维卷积神经网络，要求第一层卷积层输入特征数为41，卷积核为3

以下是使用pytorch生成一个5层一维卷积神经网络的代码，其中第一层卷积层输入特征数为41，卷积核为3：

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

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=41, out_channels=64, kernel_size=3)
        self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3)
        self.conv3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3)
        self.conv4 = nn.Conv1d(in_channels=256, out_channels=512, kernel_size=3)
        self.conv5 = nn.Conv1d(in_channels=512, out_channels=1024, kernel_size=3)
        self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(1024*1, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
        
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = self.pool(x)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = self.pool(x)
        x = F.relu(self.conv3(x))
        x = self.pool(x)
        x = F.relu(self.conv4(x))
        x = self.pool(x)
        x = F.relu(self.conv5(x))
        x = self.pool(x)
        x = x.view(-1, 1024*1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个网络中，输入数据为一维数据序列，大小为(41, 批次大小)，即每个样本有41个特征，批次大小不固定。网络使用了5层卷积层和2层全连接层。其中第一层卷积层使用了输入特征数为41，卷积核大小为3。在卷积层之间使用了最大池化层进行下采样。最后输出一个10分类的概率分布。