batch normalization代码 1DCNN网络

以下是一个使用 Batch Normalization 的 1D CNN 网络的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(1, 10, kernel_size=5)
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(10)
        self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.conv2 = nn.Conv1d(10, 20, kernel_size=5)
        self.bn2 = nn.BatchNorm1d(20)
        self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(torch.relu(self.bn1(self.conv1(x))))
        x = self.pool2(torch.relu(self.bn2(self.conv2(x))))
        x = x.view(-1, 320)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

这个网络包括两个卷积层和两个池化层，其中每个卷积层后面都跟着一个 Batch Normalization 层。在训练过程中，Batch Normalization 层将对每个 mini-batch 的数据进行归一化，从而加速训练过程并提高模型的准确性。