input_tensor = out[1]；target_tensor = out[2]；用pytorch把这两个tensor拼接起来。

可以使用torch.cat()函数将这两个tensor拼接起来，代码如下：

concat_tensor = torch.cat((input_tensor, target_tensor), dim=)

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train_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in train_data_list] train_data_tensor = torch.stack(train_data_tensor_list) train_label_tensor = torch.tensor(train_label_list) val_data_tensor = torch.stack(val_data_list) val_label_tensor = torch.tensor(val_label_list) train_dataset = TensorDataset(train_data_tensor, train_label_tensor) val_dataset = TensorDataset(val_data_tensor, val_label_tensor)

这段代码是用来创建 PyTorch 的 TensorDataset 数据集的。首先，train_data_list 是一组训练数据，每个元素都是一个样本，可以理解为一个输入向量。train_label_list 是对应的标签，即每个样本的正确输出。接下来，将 train_data_list 中的每个元素都转化为一个 PyTorch 的 tensor，并将这些 tensor 存储在一个列表 train_data_tensor_list 中。然后，使用 torch.stack() 函数将 train_data_tensor_list 中的 tensor 沿着一个新的维度进行拼接，得到一个形状为 [num_samples, input_dim] 的二维 tensor，其中 num_samples 是样本数，input_dim 是每个样本的输入维度。train_label_tensor 也是类似的 tensor，其中每个元素是一个标签。同样的方法用于创建 val_dataset。最后，train_dataset 和 val_dataset 都被封装在 TensorDataset 中，可以用于 DataLoader 进行批量化训练。

input_tensor = torch.unsqueeze(input_tensor, 2)

这行代码是将PyTorch张量的维度从[batch_size, sequence_length]转换为[batch_size, sequence_length, 1]，其中1是新增维度的大小。这通常用于输入到卷积神经网络（CNN）中，因为CNN的输入需要具有三个维度：批大小、高度和宽度（对于图像），或批大小、序列长度和特征数（对于文本）。在这种情况下，新增维度的大小为1，表示输入序列中的每个单独元素都是一个特征。