这句代码 week_feature=week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, n_time, n_node, 1)报错'numpy.ndarray' object has no attribute 'unsqueeze'，为什么产生呢，怎么解决，pytorch版本

这个错误提示表明你正在使用 NumPy 数组而不是 PyTorch 张量，而 NumPy 数组没有 `unsqueeze` 方法。要使用 PyTorch 的 `unsqueeze` 方法，你需要将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。你可以使用 `torch.from_numpy()` 方法将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。修改代码如下：

import torch

week_feature = torch.from_numpy(week_feature)
week_feature = week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, n_time, n_node, 1)

这应该可以解决你的问题。注意，这里假设你已经将 NumPy 数组 `week_feature` 定义好了。此外，要注意 PyTorch 版本，这个方法在 PyTorch 0.4.0 及以上版本中可用。

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这段pytorch代码一直报错type object 'datetime.datetime' has no attribute 'datetime'，我该怎么调整呢？这是什么原因呢？最后生成一组数据让我看看修改是否可行def add_week_feature(data): data = np.load(flow_file) T_ =data['data'] week_feature = torch.zeros((T_.shape[0], 1)) for i in range(T_.shape[0]): date_str = '2016-01-01 00:00:00' date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') date += datetime.timedelta(minutes=5*i) week = date.weekday() week_feature[i] = week + 1 week_feature = week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, 307, 12, 1) week_feature = week_feature.reshape(16992,307,12,1) data= torch.cat((data, week_feature), dim=-1) return data

这个报错很可能是因为在代码中使用了 `datetime.datetime`，但是 `datetime` 模块已经被引入，所以无需添加 `datetime` 这个前缀。您可以将代码中的 `datetime.datetime` 改为 `datetime`，即可解决这个错误。

另外，您提供的代码中使用了 `np.load` 函数读取数据，但是使用的是 PyTorch 的张量进行操作。建议使用 PyTorch 的数据读取方式，将数据读取为 PyTorch 张量，可以避免类型转换和数据格式转换的问题。如果您的数据是 `.npy` 或 `.npz` 格式，可以使用 `torch.from_numpy` 函数将其转换为 PyTorch 张量。

下面是修改后的代码：

import torch
import numpy as np
import datetime

def add_week_feature(data_file):
    """
    将星期特征添加到原有的数据集中

    :param data_file: 原始数据文件路径
    :return: 添加星期特征后的数据集，大小为 (batch_size, seq_len, num_features+1)
    """
    data = torch.from_numpy(np.load(data_file)['data'])
    batch_size, seq_len, num_features = data.shape
    week_feature = torch.zeros((batch_size, seq_len, 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(batch_size):
        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')
        for j in range(seq_len):
            date += datetime.timedelta(minutes=5*j)  # 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, j, 0] = 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
    week_feature = week_feature.repeat(1, 1, num_features).reshape(batch_size, seq_len, num_features, 1)
    data = torch.cat((data, week_feature), dim=-1)

    return data

您可以将数据文件路径作为输入参数传入 `add_week_feature` 函数，函数返回添加星期特征后的数据集，大小为 `(batch_size, seq_len, num_features+1)`。您可以使用 `print` 函数查看生成的数据集，例如：

data_file = 'data.npy'
data = add_week_feature(data_file)
print(data)
print(data.shape)

请注意修改 `data.npy` 为您的数据文件路径。

请你把这段代码用def的形式改写data = torch.randn(16992, 307, 12, 2) 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 week_feature=week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, 307, 12, 1) week_feature=week_feature.reshape(16992,307,12,1) data = torch.cat((data, week_feature), dim=-1) # week_feature = week_feature.repeat(1, 307, 12, 1) # 将星期特征张量与数据集在最后一个维度上拼接 # data = torch.cat((data, week_feature), dim=-1) # 输出结果 print(data) print(data.shape) pytorch版本

可以这样改写：

import torch
import datetime

def add_week_feature(data):
    week_feature = torch.zeros((data.shape[0], 1))  
    for i in range(data.shape[0]):
        date_str = '2016-01-01 00:00:00'
        date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        date += datetime.timedelta(minutes=5*i)
        week = date.weekday()
        week_feature[i] = week + 1
    week_feature = week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, 307, 12, 1)
    week_feature = week_feature.reshape(16992,307,12,1)
    data = torch.cat((data, week_feature), dim=-1)
    return data

data = torch.randn(16992, 307, 12, 2)
data = add_week_feature(data)
print(data)
print(data.shape)

这样就可以通过调用 `add_week_feature(data)` 函数来实现原有代码的功能。