RuntimeError: Expected 2D (unbatched) or 3D (batched) input to conv1d, but got input of size: [64, 5, 1, 4]

根据错误信息，您的输入张量的形状为 `[64, 5, 1, 4]`，但是 `nn.Conv1d` 要求输入张量必须是2D或3D的。因此，您需要将输入张量的形状转换为2D或3D。具体来说，您可以通过`torch.squeeze()`方法，将形状为 `[64, 5, 1, 4]` 的张量压缩为形状为 `[64, 5, 4]` 或 `[320, 4]` 的张量。例如，如果您想要将其压缩为形状为 `[64, 5, 4]` 的张量，可以使用以下代码：

x = torch.squeeze(x, dim=2)

如果您想要将其压缩为形状为 `[320, 4]` 的张量，可以使用以下代码：

x = torch.reshape(x, (x.shape[0] * x.shape[1], x.shape[3]))

其中，`x.shape[0]` 表示 `batch_size` 的大小，`x.shape[1]` 表示每个 `batch` 中张量的数量。如果您的输入张量是一个 `batch_size` 为 64 的批次，并且每个批次中有 5 个形状为 `[1, 4]` 的张量，则 `x.shape[0]` 为 64，`x.shape[1]` 为 5，`x.shape[3]` 为 4。

注意，这里的压缩操作会影响输入张量的形状。因此，如果您的模型需要保持原始的输入张量形状，请确保在压缩操作之后，使用修改后的张量进行计算，并在计算结束后，将张量恢复为原始形状。