原始数据经过卷积层conv,批归一化层BatchNorm1d，最大池化层MaxPool1d，后数据的形状会发生什么样的改变？

1. 我的模型结构是这样的：

self.model1 = nn.Sequential(
    nn.Conv1d(1, 8, 1),  
    nn.BatchNorm1d(8),  
    nn.ReLU(),  
    nn.MaxPool1d(2),  
    nn.Conv1d(8, 32, 1),  
    nn.BatchNorm1d(32),  
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool1d(2),  
    nn.Conv1d(32, 64, 1),  
    nn.BatchNorm1d(64), 
    nn.ReLU(),
    nn.Conv1d(64, 64, 1),  
    nn.BatchNorm1d(64),  # 加入批归一化
    nn.ReLU(),
    nn.Conv1d(64, 64, 1), 
    nn.BatchNorm1d(64),  # 加入批归一化
    nn.ReLU(),
    nn.Dropout(0.9), 
    nn.ReLU(),
    nn.Flatten()
)

2. 每一层数据形状的变化：

1. nn.Conv1d(1, 8, 1): 输入形状为 (batch_size, 1, seq_len)，输出形状为 (batch_size, 8, seq_len)（假设 seq_len 是序列长度）。
2. nn.BatchNorm1d(8): 保持形状不变，仍为 (batch_size, 8, seq_len)。
3. nn.ReLU(): 保持形状不变，仍为 (batch_size, 8, seq_len)。
4. nn.MaxPool1d(2): 输出形状变为 (batch_size, 8, seq_len // 2)。

接下来，对于第二个卷积层：

5. nn.Conv1d(8, 32, 1): 输入形状为 (batch_size, 8, seq_len // 2)，输出形状为 (batch_size, 32, seq_len // 2)。
6. nn.BatchNorm1d(32): 保持形状不变，仍为 (batch_size, 32, seq_len // 2)。
7. nn.ReLU(): 保持形状不变，仍为 (batch_size, 32, seq_len // 2)。
8. nn.MaxPool1d(2): 输出形状变为 (batch_size, 32, seq_len // 4)。

对于第三个卷积层：

9. nn.Conv1d(32, 64, 1): 输入形状为 (batch_size, 32, seq_len // 4)，输出形状为 (batch_size, 64, seq_len // 4)。

接下来的几个卷积层、批归一化层和ReLU层都不会改变数据的形状，因此：

10. nn.Conv1d(64, 64, 1), nn.BatchNorm1d(64), nn.ReLU(): 保持形状不变，仍为 (batch_size, 64, seq_len // 4)。
11. nn.Conv1d(64, 64, 1), nn.BatchNorm1d(64), nn.ReLU(): 保持形状不变，仍为 (batch_size, 64, seq_len // 4)。

然后，Dropout和ReLU层也不会改变形状：

12. nn.Dropout(0.9), nn.ReLU(): 保持形状不变，仍为 (batch_size, 64, seq_len // 4)。

最后，Flatten层会将多维的输入一维化：

13. nn.Flatten(): 输出形状变为 (batch_size, 64 * seq_len // 4)。

3. 修改意见

卷积层、批归一化层和最大池化层会依次作用于输入数据，并且每次操作后数据的形状都会发生变化。

1. 第一个卷积层 (nn.Conv1d(1, 8, 1)):

   • 输入形状：假设是 (batch_size, 1, seq_len)（其中 batch_size 是批次大小，seq_len 是序列长度）。
   • 输出形状：(batch_size, 8, seq_len)。因为卷积核的大小是1，所以输出特征图的宽度（seq_len）保持不变，通道数从1增加到8。

2. 第一个批归一化层 (nn.BatchNorm1d(8)):

   • 输入形状：(batch_size, 8, seq_len)。
   • 输出形状：(batch_size, 8, seq_len)。批归一化层不会改变数据的形状，只会对每个通道的数值进行归一化。

3. 第一个ReLU激活函数:

   • 输入/输出形状：(batch_size, 8, seq_len)。ReLU函数也不会改变数据的形状。

4. 第一个最大池化层 (nn.MaxPool1d(2)):

   • 输入形状：(batch_size, 8, seq_len)。
   • 输出形状：(batch_size, 8, seq_len // 2)。最大池化层将每个通道的宽度减半（这里假设seq_len是偶数，否则宽度会向下取整）。

5. 第二个卷积层 (nn.Conv1d(8, 32, 1)):

   • 输入形状：(batch_size, 8, seq_len // 2)。
   • 输出形状：(batch_size, 32, seq_len // 2)。通道数增加到32，宽度保持不变。

以此类推，每个卷积层都会增加输出通道数，而每个最大池化层都会将宽度减半。