编写pytorch代码，读取时序数据集dataset，划分为时间集time、特征集features和标签集labels。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。

好的，以下是示例代码：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.time = data[:, 0]
        self.features = data[:, 1:-1]
        self.labels = data[:, -1]

    def __getitem__(self, index):
        return self.time[index], self.features[index], self.labels[index]

    def __len__(self):
        return len(self.labels)

# 读取数据集
data = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5],
                     [2, 3, 4, 5, 6],
                     [3, 4, 5, 6, 7],
                     [4, 5, 6, 7, 8]])

# 划分数据集
dataset = MyDataset(data)
time, features, labels = dataset[0]

print('时间集:', time)
print('特征集:', features)
print('标签集:', labels)

输出结果为:

时间集: tensor(1)
特征集: tensor([2, 3, 4])
标签集: tensor(5)

其中，`data` 是一个 4 行 5 列的张量，表示一个 4 个样本，每个样本有 5 个特征。`MyDataset` 是自定义的数据集类，实现了 `__init__`、`__getitem__` 和 `__len__` 方法。其中，`__init__` 方法用于初始化数据集，提取时间集、特征集和标签集，`__getitem__` 方法用于获取指定索引的样本，返回时间集、特征集和标签集，`__len__` 方法用于返回数据集的长度。最后，我们创建数据集 `dataset`，并通过索引获取第一个样本的时间集、特征集和标签集。