编写pytorch代码，将np格式的特征集训练集的4列转换为2列

可以使用PyTorch中的Tensor来完成这个任务。假设你的特征集训练集是一个numpy数组`data`，其中有4列。可以使用以下代码将其中的4列转换为2列：

import torch
import numpy as np

# 定义数据
data = np.random.rand(100, 4)
tensor_data = torch.from_numpy(data)

# 转换为2列
new_tensor_data = torch.stack((tensor_data[:, 0], tensor_data[:, 1], tensor_data[:, 2], tensor_data[:, 3]), dim=1)
new_tensor_data = new_tensor_data.view(-1, 2)

# 转换回numpy数组
new_data = new_tensor_data.numpy()

首先，我们将numpy数组`data`转换为PyTorch的Tensor对象`tensor_data`。然后，我们使用`torch.stack()`函数将4列数据堆叠在一起，并指定`dim=1`参数来表示在第二维度上进行堆叠。接着，我们使用`view()`函数将数据重新排列成2列，并使用`-1`参数来自动推断第一维度的大小。最后，我们使用`numpy()`函数将Tensor对象转换回numpy数组。