以下是一个使用PyTorch实现的二分类模型示例，综合了CNN、LSTM和Attention技术，并尝试满足你提出的各项需求：

1. 数据预处理

1. 扩充输入数据维度
   假设你的原始数据是二维的（例如图像或序列数据），可以通过一些变换来扩充维度。例如，对于图像数据，可以进行翻转、旋转、缩放等操作；对于序列数据，可以进行滑动窗口操作，增加数据的多样性。

import torch
import torchvision.transforms as transforms# 定义图像数据的变换
transform = transforms.Compose([