你作为一名研究交通流量预测的硕士研究生，你现在有一个形状为（16992，307，12，2）的数据集，其中，16992是时间段数，307是传感器节点个数，12是历史步长，2是特征维度。第一个特征维度是速度，第二个特征维度是根据邻接矩阵产生的度特征。你现在想根据16992产生相应的星期，星期一至星期日分别用1，2，3.。。，7表示。这个星期特征需要添加到特征维度中，即特征维度变成3。这样的pytorch代码应该怎么写。请告诉我每行代码什么意思并且相应输出维度是什么?怎么合理应用torch.cat函数，请给我一个能够成功添加的pytorch代码，不要用repeat

可以使用torch.arange()函数生成表示星期的张量，然后使用torch.unsqueeze()函数将其维度扩展到与数据集特征维度相同，最后使用torch.cat()函数将其与原始特征拼接：

import torch

# 生成星期张量
day_of_week = torch.arange(1, 8).unsqueeze(0).unsqueeze(-1).repeat(1, 307, 12, 1)

# 将星期张量与原始特征拼接
dataset = torch.cat((dataset, day_of_week), dim=-1)

其中，torch.arange(1, 8)生成一个形状为(7,)的张量，表示星期一至星期日。unsqueeze(0)将其维度扩展为(1, 7)，unsqueeze(-1)将其维度扩展为(1, 7, 1)，repeat(1, 307, 12, 1)将其沿第一维复制16992遍，生成形状为(16992, 307, 12, 1)的星期张量。torch.cat()函数将原始数据集和星期张量沿最后一个维度拼接，生成形状为(16992, 307, 12, 3)的新数据集。