使用cnn网络对一维序列进行预测，要求序列有20000个左右样本，每个样本只有一个目标值，pytorch实现

首先，我们需要准备数据。假设我们的数据保存在`data.csv`文件中，其中每行包含一个目标值和一维特征序列，我们可以使用`pandas`库读取数据，并将其转换成`torch.Tensor`类型：

import pandas as pd
import torch

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将特征序列转换成二维张量
features = torch.tensor(data.iloc[:, 1:].values, dtype=torch.float32)

# 将目标值转换成一维张量
targets = torch.tensor(data.iloc[:, 0].values, dtype=torch.float32)

# 打印数据形状
print('features shape:', features.shape)
print('targets shape:', targets.shape)

接下来，我们可以使用`torch.utils.data.TensorDataset`和`torch.utils.data.DataLoader`将数据转换成`torch.utils.data.Dataset`类型，并进行批量处理：

from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader

# 将数据转换成Dataset类型
dataset = TensorDataset(features, targets)

# 定义批次大小
batch_size = 64

# 创建DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

然后，我们可以定义模型。这里我们使用一个简单的CNN模型，包含一个卷积层、一个池化层和一个全连接层：

import torch.nn as nn

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3)
        self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.fc = nn.Linear(in_features=16 * 9999, out_features=1)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = x.view(-1, 16 * 9999)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建模型实例
model = CNN()

最后，我们可以定义损失函数和优化器，并开始训练模型：

import torch.optim as optim

# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 定义迭代次数
num_epochs = 10

# 开始训练
for epoch in range(num_epochs):
    # 遍历数据集
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(dataloader):
        # 前向传播
        output = model(data.unsqueeze(1))
        
        # 计算损失
        loss = criterion(output, target.unsqueeze(1))
        
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 打印损失
        if batch_idx % 100 == 0:
            print('Epoch: {}, Batch: {}, Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, batch_idx+1, loss.item()))

在训练完成后，我们可以使用训练集以外的数据集进行测试和验证。