pytorch中1DCNN怎么加第二个通道 代码

以下是使用PyTorch实现1D CNN网络并添加第二个通道的示例代码：

import torch.nn as nn

# 定义1D CNN模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(1, 32, kernel_size=3)
        self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.fc1 = nn.Linear(32*49, 1)
        
        # 添加第二个通道
        self.conv2 = nn.Conv1d(32, 32, kernel_size=3)
        self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.pool1(x)
        x = x.view(-1, 32*49)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.sigmoid(x)
        
        # 添加第二个通道
        x = x.view(-1, 1, 32)
        x = self.conv2(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.pool2(x)
        
        return x

# 实例化模型
model = Net()

# 打印模型结构
print(model)

在上面的代码中，我们首先定义了一个包含1个卷积层和1个最大池化层的1D CNN模型。然后，我们使用“nn.Conv1d”和“nn.MaxPool1d”类添加了第二个卷积层和一个最大池化层，以增加第二个通道。最后，我们在“forward”函数中将第一通道的输出变形为适合第二个通道的输入形状，并在第二个通道中执行卷积和池化操作。需要注意的是，在添加第二个通道之后，我们需要重新训练模型以适应新的输入数据。