卷积时延特性



（Temporal

al Network，

）是一种深度学习模型，用于处理

序列数据。下面是一个简单的

的

示例：

 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F  class TCN (nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size, num_channels, kernel_size, dropout): super( TCN , self).__init__() self.num_channels = num_channels self.layers = []  for i, num in enumerate(num_channels): dilation_size = 2 i in_channels = input_size if i == 0 else num_channels[i-1] out_channels = num padding = int((kernel_size - 1) * dilation_size / 2) self.layers.append(nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, padding=padding, dilation=dilation_size))  self.layers = nn.ModuleList(self.layers) self.fc = nn.Linear(num_channels[-1], output_size) self.dropout = nn.Dropout(dropout)  def forward(self, x): for layer in self.layers: x = layer(x) x = F.relu(x) x = self.dropout(x)  x = x.mean(dim=2) x = self.fc(x)  return x 

这段

使用了

库来构建

模型。`

`类定义了模型的

，包括

层和全连接层。在`forward`方法中，输入数据经过一系列

层，并通过ReLU激活函数和dropout进行处理。最后，通过全局平均池化操作和全连接层获得最终的输出。

你可以根据自己的需求修改这段

，并根据自己的数据进行训练和预测。希望对你有所帮助！如果你有其他问题，欢迎继续提问。

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