人类活动识别：使用 HarNet 和 ConvLSTM 模型进行活动识别

活动识别是计算机视觉领域中的重要任务之一，它旨在通过分析图像或视频数据，自动识别出人类正在进行的活动。在本文中，我们将介绍如何使用 HarNet 和 ConvLSTM 模型来进行人类活动识别，并提供相应的源代码示例。

HarNet（Hierarchy-aware 3D Convolutional Neural Network）是一种用于三维活动识别的深度学习模型。它通过建模活动的时空信息，并结合多层次的特征表示，能够更好地捕捉活动的上下文和细节。ConvLSTM（Convolutional Long Short-Term Memory）是一种融合了卷积神经网络和长短期记忆网络的模型，它能够有效地处理时序数据，并对活动的时间依赖性进行建模。

以下是使用 HarNet 和 ConvLSTM 模型进行活动识别的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F