文章介绍了使用PyTorch框架构建卷积神经网络模型来实现地震记录的褶积合成，并添加陷落柱构造的过程。模型包括卷积层、池化层和全连接层，通过损失函数和优化器调整参数以匹配真实地震数据。
以下是使用PyTorch编写代码来实现地震褶积合成地震记录并添加陷落柱构造的一般步骤：
导入所需的Python和PyTorch库，如torch、numpy、matplotlib等。
定义模型结构：这个模型可以使用卷积神经网络，其中包含多个卷积层和池化层，用于模拟地震数据中的波形变化。在模型结构中添加一些全连接层，以模拟陷落柱的结构。
定义损失函数和优化器：损失函数用于衡量模型的预测结果与真实数据之间的误差。优化器用于更新模型参数，以最小化损失函数。
加载地震数据：这可以是真实地震记录或合成的地震记录。在加载数据时，需要将其转换为PyTorch张量。
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