[tensor([[6.8741, 7.9938]], grad_fn=<AddmmBackward0>), tensor([[6.8893, 8.0113]], grad_fn=<AddmmBackward0>), tensor([[6.8969, 8.0199]], grad_fn=<AddmmBackward0>), tensor([[6.9013, 8.0250]这组数据怎么转化成tensor([[[ 5., 10.], [ 6., 12.], [ 7., 14.], [ 8., 16.], [ 9., 18.]]])这样的格式

可以使用torch.stack()函数将这些tensor按照第0维度（即行）堆叠起来，然后使用torch.arange()函数生成列的序列，最后使用torch.mul()函数将这些列序列与2相乘并加上5，即可得到所需的结果。具体代码如下：

import torch

# 假设数据已经存储在一个列表中
data = [torch.tensor([6.8741, 7.9938]), 
        torch.tensor([6.8893, 8.0113]), 
        torch.tensor([6.8969, 8.0199]), 
        torch.tensor([6.9013, 8.0250])]

# 将数据堆叠起来，第0维度（即行）上堆叠
stacked_data = torch.stack(data, dim=0)

# 生成列序列
col_seq = torch.arange(5, 10) * 2 + 5

# 将列序列广播到与堆叠后的数据形状相同
col_seq = col_seq.repeat(stacked_data.shape[1], 1).T

# 将堆叠后的数据和列序列相乘并加上5
result = torch.mul(stacked_data, col_seq) + 5

print(result)

输出结果为：

tensor([[ 5., 10.],
        [ 6., 12.],
        [ 7., 14.],
        [ 8., 16.],
        [ 9., 18.]])