class Conv1D(nn.Conv1d): #对由几个输入平面组成的输入信号应用1D卷积。 def __init__(self, *args, **kwargs): super(Conv1D, self).__init__(*args, **kwargs) def forward(self, x, squeeze=False): print(x.shape) # x: N x C x L if x.dim() not in [2, 3]: raise RuntimeError("{} accept 2/3D tensor as input".format( self.__name__)) x = super().forward(x if x.dim() == 3 else torch.unsqueeze(x, 1))#增加一个维度 print(x.shape) if squeeze: x = torch.squeeze(x) print(x.shape) return x

这是一个使用 PyTorch 实现的 1D 卷积神经网络的类定义。这个类继承自 `nn.Conv1d`。在 `__init__` 方法中，它调用了父类的构造函数。在 `forward` 方法中，它首先检查输入的张量维度是否是 2 或 3，如果不是则抛出一个异常。接着它调用了父类的 `forward` 方法进行卷积操作，如果输入张量的维度是 2，则需要在第二维上增加一个维度。最后根据参数 `squeeze` 是否为 True 来决定是否要去除张量中维度为 1 的维度。该方法返回处理后的张量。