import torchnn as nnclass CNNnnModule # 定义一个名为CNN的类继承自PyTorch的nnModule def __init__self # 初始化方法 superCNN self__init__ # 初始化方法 # 第一层卷积层输入为 1100001

在这个CNN模型中，输入数据的形状为(1, 10000, 12)，其中1表示批次大小，10000表示时间步数，12表示特征维度。模型的第一层卷积层使用了5个卷积核，每个卷积核的大小为(200, 3)，移动步长为(50, 1)，填充大小为1。卷积层后接ReLU激活函数和最大池化层，最大池化层的核大小为2，填充大小为1。第二层卷积层使用了10个卷积核，每个卷积核的大小为(20, 2)，移动步长为(4, 1)，填充大小为1。卷积层后接ReLU激活函数和最大池化层，最大池化层的核大小为2。最后通过全连接层将特征展平为一维向量，并输出6个类别的预测结果。