帮我用pytorch写一段将NSL-KDD数据集处理成二维方阵的代码

下面是一个可能的实现，将NSL-KDD数据集处理成二维方阵：

import torch
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 加载数据集
train_data = torch.load('train_data.pt')
test_data = torch.load('test_data.pt')
train_labels = torch.load('train_labels.pt')
test_labels = torch.load('test_labels.pt')

# 将标签转为one-hot编码
enc = OneHotEncoder(categories='auto')
train_labels = enc.fit_transform(train_labels.reshape(-1,1)).toarray()
test_labels = enc.transform(test_labels.reshape(-1,1)).toarray()

# 将训练集和测试集处理为二维方阵
train_data_matrix = train_data.view(-1, 122)
test_data_matrix = test_data.view(-1, 122)

# 将训练集和测试集的标签从numpy数组转为torch张量
train_labels_tensor = torch.from_numpy(train_labels).float()
test_labels_tensor = torch.from_numpy(test_labels).float()

首先，需要将NSL-KDD数据集加载进来。在本示例中，我们假设已经使用了其他方法将数据集转为了torch张量，并将其保存至`train_data.pt`、`test_data.pt`、`train_labels.pt`、`test_labels.pt`四个文件中。

然后，使用sklearn库的OneHotEncoder类将分类标签转为one-hot编码。接下来，使用view方法将训练集和测试集数据变换为二维方阵。在NSL-KDD数据集中，每个样本有122个特征，因此每个样本可以看作一个大小为1x122的矩阵，将其变换为大小为N x 122的矩阵之后，可以将整个数据集看作是一个大小为N x 122的二维方阵。

最后，将训练集和测试集的标签从numpy数组转为torch张量，并使用float()方法将标签数据类型转为浮点数型。这样就完成了NSL-KDD数据集处理成二维方阵的过程。