pytorch代码，3维ndarray 格式的数据集train（654，30，1），里面保存的是标准的时间戳字符串，将其转换为3维浮点数张量

可以按照以下步骤将时间戳字符串转换为3维浮点数张量：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import torch
from datetime import datetime

2. 读取原始数据集文件并将时间戳字符串转换为datetime对象：

data = np.load('train.npy')
time_list = []
for i in range(len(data)):
    time_str = str(data[i][0][0])
    time_obj = datetime.strptime(time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    time_list.append(time_obj)

3. 将datetime对象转换为对应的时间戳数值并转换为浮点数类型：

time_array = np.array([(time - datetime(1970, 1, 1)).total_seconds() for time in time_list], dtype=np.float32)

4. 将时间戳数组转换为3维张量：

time_tensor = torch.from_numpy(time_array.reshape(-1, 30, 1))

这样就可以将原始数据集中的时间戳字符串转换为3维浮点数张量了。注意，在第三步中需要将时间戳数值转换为浮点数类型，否则在后续的计算中可能会出现类型不匹配的错误。