编写pytorch代码，读取数据集dataset，提取第一列放入时间集，提取处理第一列和最后一列的中间所有列放入特征集，标签集是数据集的最后一列。

可以按照以下步骤实现：

1. 导入需要的库：`torch`、`torchvision`、`numpy`和`pandas`。

2. 创建一个自定义的`Dataset`类，继承自`torch.utils.data.Dataset`。在`__init__`函数中，读取数据集文件并将其存储为`pandas.DataFrame`对象。在`__getitem__`函数中，提取时间集、特征集和标签集，并将它们转换为`torch.Tensor`类型返回。

3. 创建一个`DataLoader`对象，将自定义的`Dataset`对象传入其中。

下面是完整的代码示例：

import torch
import torchvision
import numpy as np
import pandas as pd

class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, data_path):
        self.data = pd.read_csv(data_path)
    
    def __getitem__(self, idx):
        row = self.data.iloc[idx]
        time = row[0]
        features = row[1:-1].values.astype(np.float32)
        label = row[-1]
        return torch.tensor(time), torch.tensor(features), torch.tensor(label)
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

dataset = MyDataset('data.csv')
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

这里假设数据集文件名为`data.csv`，时间集、特征集和标签集的数据类型分别是`float32`和`int64`。你需要根据具体情况修改代码中的数据集文件名和数据类型。