编写pytorch代码，读取数据集dataset，提取第一列放入时间集，将数据时间列转换为标准的时间戳字符串，转化为浮点数张量

好的，我来为您编写代码。首先，需要导入PyTorch和pandas库：

import torch
import pandas as pd

接下来，我们可以使用pandas库读取数据集，并提取第一列放入时间集：

df = pd.read_csv('dataset.csv')
time_set = df.iloc[:, 0]

然后，我们需要将时间列转换为标准的时间戳字符串。假设时间列的格式为"YYYY-MM-DD hh:mm:ss"，可以使用pandas库中的to_datetime()方法将时间列转换为datetime类型，并使用strftime()方法将其转换为标准的时间戳字符串：

time_set = pd.to_datetime(time_set, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
time_set = time_set.apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

最后，我们可以使用map()方法将时间戳字符串转换为浮点数张量：

time_set = time_set.map(lambda x: torch.tensor(pd.Timestamp(x).timestamp()))

完整的代码如下：

import torch
import pandas as pd

df = pd.read_csv('dataset.csv')
time_set = df.iloc[:, 0]
time_set = pd.to_datetime(time_set, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
time_set = time_set.apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
time_set = time_set.map(lambda x: torch.tensor(pd.Timestamp(x).timestamp()))

print(time_set)

注意，以上代码中的'dataset.csv'需要替换为您实际使用的数据集文件名。