编写pytorch代码，将训练集的第一列获取时间列并转化为标准的时间戳字符串，转换为浮点数张量

假设你的训练集数据是一个张量 `train_data`，形状为 `(batch_size, seq_length, feature_dim)`，其中第一列是时间列。

你可以通过以下代码将时间列转换为标准的时间戳字符串，并将其转换为浮点数张量：

import torch
import pandas as pd
from datetime import datetime

# 获取时间列
time_col = train_data[:, :, 0]

# 将时间列转换为 Pandas 的 Series 对象
time_series = pd.Series(time_col.flatten().tolist())

# 转换为标准时间戳字符串
time_format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f'
time_series = time_series.apply(lambda x: datetime.utcfromtimestamp(x).strftime(time_format))

# 转换为浮点数张量
time_tensor = torch.tensor(pd.to_datetime(time_series).astype(int).values / 1e9, dtype=torch.float32)

# 将时间张量转换为原始形状
time_tensor = time_tensor.view(train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)

其中，`time_col.flatten()` 方法将时间列展开为一维数组，并使用 `tolist()` 方法将其转换为 Python 列表。之后，你可以使用 Pandas 的 `Series` 对象进行时间格式转换，然后使用 `pd.to_datetime` 方法将时间戳字符串转换为 Pandas 的时间类型，并使用 `astype(int)` 方法将其转换为整数类型的时间戳。最后，你可以将其转换为浮点数张量，并使用 `view` 方法将其转换为原始形状。

需要注意的是，这里假设时间列的单位是秒，如果时间列的单位不同，需要根据实际情况进行调整。