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

好的，我可以帮你实现这个需求。首先，我们需要导入必要的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

然后，定义SSAE模型：

class SSAE(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SSAE, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, output_size),
            nn.ReLU()
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(output_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, input_size),
            nn.ReLU()
        )

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

接着，读入数据集并将时间列转换为日期时间数据类型：

data = pd.read_csv('your_data.csv')
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(['label'], axis=1)

将最后一列放到标签集：

labels = data['label']

最后，我们可以对特征集进行归一化处理：

scaler = MinMaxScaler()
features = scaler.fit_transform(features)

这样，我们就完成了数据集的预处理。接下来，我们可以将数据集划分为训练集和测试集，然后使用SSAE模型进行训练和预测。