pytorch中完整的1DCNN网络代码 故障诊断
时间: 2023-11-16 20:03:57 浏览: 62
以下是一个基本的1D CNN网络的PyTorch代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(Net, self).__init__()
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=5),
nn.BatchNorm1d(16),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool1d(kernel_size=2))
self.layer2 = nn.Sequential(
nn.Conv1d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=5),
nn.BatchNorm1d(32),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool1d(kernel_size=2))
self.fc = nn.Linear(800, num_classes)
def forward(self, x):
out = self.layer1(x)
out = self.layer2(out)
out = out.reshape(out.size(0), -1)
out = self.fc(out)
return out
```
这个网络有两个卷积层和一个全连接层。输入数据是一个1D的张量,有一个通道(因此in_channels=1),输出是一个num_classes大小的向量。
在这个网络中,我们使用了Conv1d、BatchNorm1d、ReLU和MaxPool1d层。Conv1d是1D卷积层,BatchNorm1d是1D批归一化层,ReLU是激活函数,MaxPool1d是1D最大池化层。
在forward方法中,我们首先通过layer1和layer2传递输入x,然后将输出展平并传递给全连接层fc,最后输出网络的预测。
关于故障诊断,需要具体问题具体分析,如果有具体问题可以详细描述。
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