针对数据输入特征量巨大，但输出只用两种的情况，用python写一个应用pytoch模块的一维深度卷积神经网络并用来训练和预测的代码

我可以给出一个基本的Pytorch模块的一维深度卷积神经网络的示例代码：import torch# 定义输入特征量
num_features = 100# 定义输出类别个数
num_classes = 2# 定义卷积神经网络模型
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Conv1d(num_features, 32, kernel_size=3, stride=1),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2),
torch.nn.Conv1d(32, 32, kernel_size=3, stride=1),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2),
torch.nn.Conv1d(32, 32, kernel_size=3, stride=1),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2),
torch.nn.Flatten(),
torch.nn.Linear(288, 128),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(128, num_classes)
)# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)# 开始训练
for i in range(num_epochs):
# 获取输入和输出
input_data = ...
target_data = ...

# 前向传播
output = model(input_data)

# 计算损失
loss = criterion(output, target_data)

# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

# 记录损失
losses.append(loss.item())

# 开始预测
output = model(test_input_data)
_, predicted = torch.max(output.data, 1)