编写pytorch代码，定义SSAE模型，读入数据集,将数据时间列转换为日期时间数据类型，将包含时间列在内的特征分到特征集，将最后一列放到标签集

以下是一个简单的SSAE模型的PyTorch代码示例，包括数据预处理部分：

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd

# 定义SSAE模型
class SSAE(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super(SSAE, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim//2),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim//2, hidden_dim//4),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim//4, 1))
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(1, hidden_dim//4),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim//4, hidden_dim//2),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim//2, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, input_dim),
            nn.Sigmoid())

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

# 读入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将时间列转换为日期时间数据类型
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])

# 将包含时间列在内的特征分到特征集
features = data.drop(['time', 'label'], axis=1).values

# 将最后一列放到标签集
labels = data['label'].values

# 数据预处理
features = torch.FloatTensor(features)
labels = torch.FloatTensor(labels)

# 初始化模型
input_dim = features.shape[1]
hidden_dim = 32
model = SSAE(input_dim, hidden_dim)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    outputs = model(features)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 每10轮输出一次损失
    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

需要注意的是，该示例中的SSAE模型只有单个隐藏层，并且输入和输出维度相同，仅用于演示如何在PyTorch中定义和训练SSAE模型。在实际应用中，需要根据具体问题进行模型的设计和调整。