请用class XX(nn.Module)的形式 给出

以下是一个示例代码，演示如何使用PyTorch中的`nn.Module`类实现1D-CNN和2D-CNN结合的网络。

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()

        # 定义1D-CNN层
        self.conv1d = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        )

        # 定义2D-CNN层
        self.conv2d = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        )

        # 定义特征融合层
        self.concat = nn.Sequential(
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(800, 128),
            nn.ReLU()
        )

        # 定义输出层
        self.output = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x1, x2):
        # 处理1D-CNN数据
        x1 = self.conv1d(x1)

        # 处理2D-CNN数据
        x2 = self.conv2d(x2)

        # 特征融合
        out = self.concat(torch.cat([x1, x2], dim=1))

        # 输出层
        out = self.output(out)

        return out

这个示例代码中，我们定义了一个名为`MyModel`的继承自`nn.Module`的类，其中包含了1D-CNN和2D-CNN的层、特征融合层以及输出层。在`forward`方法中，我们将1D-CNN和2D-CNN的数据分别传入对应的层中进行处理，然后将它们的特征拼接在一起，并传入特征融合层中进行特征融合。最后，我们将特征传入输出层进行分类，得到最终的输出结果。