写出基于pytorch的元学习dataset和dataloader，原数据为.csv格式时序数据

首先，需要定义一个元学习的Dataset类，可以参考以下代码：

import pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import Dataset

class MetaDataset(Dataset):
    def __init__(self, path_to_csv):
        self.data = pd.read_csv(path_to_csv)
        self.x = torch.FloatTensor(self.data.iloc[:, :-1].values)
        self.y = torch.FloatTensor(self.data.iloc[:, -1].values)
        
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.x[idx], self.y[idx]

上述代码将.csv文件读入为一个pandas DataFrame对象，然后将其转化为PyTorch的张量（tensor）。该类的`__getitem__`方法返回了输入数据和标签，以便于训练元学习模型。

接下来，需要定义一个元学习的DataLoader类，可以参考以下代码：

from torch.utils.data import DataLoader

class MetaDataLoader(DataLoader):
    def __init__(self, dataset, batch_size, num_workers, shuffle=True):
        super(MetaDataLoader, self).__init__(
            dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle,
            num_workers=num_workers, collate_fn=self.collate_fn
        )

    @staticmethod
    def collate_fn(batch):
        x, y = zip(*batch)
        return x, y

上述代码使用了PyTorch中的DataLoader类，并定义了一个`collate_fn`函数，用于将元数据集中的每个样本按照输入和标签分别组合成为一个batch。在这里，我们返回了两个元组，其中一个元组包含了所有的输入数据，另一个元组包含了所有的标签数据。

最后，我们可以使用上述的MetaDataset和MetaDataLoader类来创建元学习的数据集和数据加载器：

meta_dataset = MetaDataset('path/to/csv')
meta_dataloader = MetaDataLoader(meta_dataset, batch_size=32, num_workers=4)