基于pytorch编写一段代码，该代码作用是在一个数据集里有443个数据样本，每个样本为1行96列的xlsx数据，将每个样本都和、一个1行96列的xlsx数据进行拼接

假设数据集中的每个样本都为一个形状为 `(1, 96)` 的张量，可以使用 PyTorch 中的 `torch.cat()` 函数来将每个样本都和一个形状为 `(1, 96)` 的张量进行拼接。具体实现方法如下：

import torch
import pandas as pd

# 读取形状为 (1, 96) 的张量
x = pd.read_excel("x.xlsx", header=None).values
x = torch.tensor(x, dtype=torch.float32)

# 读取形状为 (443, 1, 96) 的数据集
data = pd.read_excel("data.xlsx", header=None).values
data = torch.tensor(data, dtype=torch.float32).unsqueeze(1)

# 将 x 拼接到 data 中的每个数据之后，得到一个形状为 (443, 2, 96) 的新数据集
new_data = torch.cat([data, x.expand(443, -1, -1)], dim=1)

# 检查新数据集的形状
print(new_data.size())  # 输出：torch.Size([443, 2, 96])

在这个示例中，我们首先使用 `pd.read_excel()` 函数从文件中读取一个形状为 `(1, 96)` 的张量 `x` 和一个形状为 `(443, 1, 96)` 的数据集 `data`。然后，我们使用 `unsqueeze(1)` 方法在第1个维度上增加了一个新的维度，将 `data` 变形为形状为 `(443, 1, 96)` 的三维张量。

接着，我们使用 `x.expand(443, -1, -1)` 来将 `x` 扩展为形状为 `(443, 1, 96)`，然后使用 `torch.cat()` 函数将 `data` 和 `x` 进行拼接，得到一个形状为 `(443, 2, 96)` 的新数据集 `new_data`。

最后，我们使用 `size()` 方法检查了新数据集的形状，结果为 `torch.Size([443, 2, 96])`。