编写pytorch代码，读取时序数据集dataset，首先将数据集通过滑动窗口划分法按照比例为0.7：0.2：0.1划分为训练集、验证集和测试集。然后将除了最后一列的所有列放入特征集和将最后一列放入标签集

好的，我可以帮你写这段代码。首先，你需要安装 PyTorch 和 Pandas 包。

下面是代码实现：

import torch
import pandas as pd

# 读取时序数据集
dataset = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 划分数据集
train_ratio = 0.7
val_ratio = 0.2
test_ratio = 0.1

train_size = int(len(dataset) * train_ratio)
val_size = int(len(dataset) * val_ratio)
test_size = len(dataset) - train_size - val_size

train_data, val_data, test_data = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, val_size, test_size])

# 定义滑动窗口大小和步长
window_size = 10
step_size = 1

# 定义特征集和标签集
features = []
labels = []

# 将数据集按照滑动窗口划分
for i in range(len(dataset) - window_size + 1):
    window = dataset.iloc[i:i+window_size]
    feature = window.iloc[:, :-1].values
    label = window.iloc[:, -1].values[-1]
    features.append(feature)
    labels.append(label)

# 将特征集和标签集转换为张量
features = torch.tensor(features, dtype=torch.float32)
labels = torch.tensor(labels, dtype=torch.float32)

# 将数据集按照比例划分为训练集、验证集和测试集
train_features = features[:train_size]
train_labels = labels[:train_size]
val_features = features[train_size:train_size+val_size]
val_labels = labels[train_size:train_size+val_size]
test_features = features[-test_size:]
test_labels = labels[-test_size:]

# 打印数据集大小
print('Train data size:', len(train_features))
print('Validation data size:', len(val_features))
print('Test data size:', len(test_features))

这段代码实现了读取时序数据集并按照滑动窗口划分法划分为训练集、验证集和测试集。然后将除了最后一列的所有列放入特征集和将最后一列放入标签集。你可以根据自己的数据集调整滑动窗口大小、步长和比例划分。