用深度学习方法区分音频数据集是大和弦还是小和弦，如何用代码实现？要求模型各个部分完整的代码和参数，可以直接在pycharm上运行，并且使用pytorch

在用深度学习方法区分音频数据集是大和弦还是小和弦时，需要做到以下几点：

1. 准备数据：需要准备足够的大和弦和小和弦的音频数据，用来训练模型。

2. 预处理数据：需要对音频数据进行预处理，例如对音频信号进行采样、分帧、提取特征等操作。

3. 建立模型：使用PyTorch来建立模型，例如可以使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或者其他深度学习模型。

4. 训练模型：使用准备好的训练数据对模型进行训练。

5. 测试模型：使用测试数据对模型的性能进行评估。

以下是一个使用CNN模型实现的代码示例（仅供参考）：

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

# 定义网络结构
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(