pytorch代码，ndarray 格式的3维数据集train，转换为张量

可以使用PyTorch的`torch.tensor()`函数将一个numpy数组或Python的列表转换为张量。对于3维数据集train，可以使用以下代码将其转换为张量：

import torch

train_tensor = torch.tensor(train)

这将创建一个新的PyTorch张量对象train_tensor，其元素值与train相同。现在，您可以使用train_tensor来执行任何PyTorch张量操作。

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可以使用`torch.from_numpy()`函数将numpy数组转换为PyTorch张量，并使用`.unsqueeze()`函数在第三个维度上添加一个维度，将2维数据集转换为3维张量。以下是代码示例：

import numpy as np
import torch

# 创建2维数据集
train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 将数据集转换为张量，添加一个维度
train_tensor = torch.from_numpy(train).unsqueeze(2)

print(train_tensor.shape)  # 输出 torch.Size([3, 2, 1])

其中，`unsqueeze(2)`中的2表示在第三个维度上添加一个维度，将原来的2维数据集转换为3维张量。