我有一个来自十个类别各100个共1000个的信号数据，每个数据有512个特征点，存储为一个(1000,1,512)的torch.tensor张量，现在我想将其输入一个深度NNLM网络训练分类模型用于分类这些类别，请使用pytorch实现

以下是一个基本的深度NNLM网络分类模型的实现示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class NNLM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(NNLM, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc3(out)
        return out

# 设定参数和模型
input_size = 512
hidden_size = 256
output_size = 10
learning_rate = 0.01
num_epochs = 100

model = NNLM(input_size, hidden_size, output_size)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 准备数据集
data = torch.randn(1000, 1, 512)
target = torch.randint(0, 10, (1000,))

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    outputs = model(data.view(-1, 512))
    loss = criterion(outputs, target)

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

    # 打印损失
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 测试模型
with torch.no_grad():
    outputs = model(data.view(-1, 512))
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    accuracy = (predicted == target).sum().item() / target.size(0)
    print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

这个模型使用了一个包含三个全连接层的神经网络，其中隐藏层的大小为256，每个层之间使用ReLU激活函数。在训练过程中，使用交叉熵作为损失函数，使用Adam优化器进行优化。最终输出分类精度。