你作为一名研究交通流量预测的硕士研究生，你现在有一个形状为（16992，307，12，2）的数据集，其中，16992是时间段数，307是传感器节点个数，12是历史步长，2是特征维度。第一个特征维度是速度，第二个特征维度是根据邻接矩阵产生的度特征。你现在想根据16992产生相应的星期，星期一至星期日分别用1，2，3.。。，7表示。这个星期特征需要添加到特征维度中，即特征维度变成3。这样的pytorch代码应该怎么写。请告诉我每行代码什么意思并且相应输出维度是什么

可以使用Python中的datetime库来获取每个时间点对应的星期，然后将星期转化为对应的数字，最后将这个星期特征添加到原有的数据集中。具体实现代码如下：

import datetime
import torch

# 假设已经将数据集读入到名为data的张量中，形状为（16992，307，12，2）
# 首先需要创建一个形状为（16992，1）的星期特征张量
week_feature = torch.zeros((data.shape[0], 1))

# 遍历所有时间点，获取对应的星期并将星期转化为对应的数字
for i in range(data.shape[0]):
    date_str = '2016-01-01 00:00:00'  # 假设数据集中的时间从2016年1月1日开始
    date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    date += datetime.timedelta(minutes=5*i)  # 每个时间点间隔5分钟
    week = date.weekday()  # 获取星期，0表示星期一，1表示星期二，以此类推
    week_feature[i] = week + 1  # 将星期转化为对应的数字并将其存入星期特征张量中

# 将星期特征添加到原有的数据集中
data = torch.cat((data, week_feature.unsqueeze(-1)), dim=-1)

# 输出结果
print(data.shape)  # 输出结果为（16992，307，12，3）

上述代码中，首先创建了一个形状为（16992，1）的星期特征张量，然后遍历所有时间点，获取对应的星期并将其存入星期特征张量中。最后将星期特征张量添加到原有的数据集中，得到一个新的形状为（16992，307，12，3）的数据集。其中，最后一维的三个元素分别表示速度、度特征和星期特征。