编写pytorch代码，将np格式的特征集里的值转换为张量，将特征集的4列合并为2列，归一化，还原为原来的4列张量

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，并进行归一化和还原：

import torch
import numpy as np

# 定义数据
data = np.random.rand(100, 4)

# 转换为张量
tensor_data = torch.from_numpy(data)

# 将4列合并为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)

# 归一化
max_vals, _ = torch.max(new_tensor_data, 0)
min_vals, _ = torch.min(new_tensor_data, 0)
norm_data = (new_tensor_data - min_vals) / (max_vals - min_vals)

# 还原为4列张量
norm_data = norm_data.view(-1, 4)
norm_data = torch.cat((norm_data[:, 0], norm_data[:, 1], norm_data[:, 2], norm_data[:, 3]), dim=1)

# 转换回numpy数组
new_data = norm_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。然后，我们使用`torch.max()`和`torch.min()`函数找到数据的最大值和最小值，以便进行归一化。我们使用`(new_tensor_data - min_vals) / (max_vals - min_vals)`将数据归一化。最后，我们使用`view()`函数将数据重新排列成4列，并使用`torch.cat()`函数将数据合并起来。最后，我们使用`numpy()`函数将Tensor对象转换回numpy数组。