基于pytorch，编写一个时间序列数据的自相关系数的代码，该时间序列数据有271行96列，求每行数据的自相关系数，且该数据文件为xlsx文件

以下是基于PyTorch和pandas库的自相关系数代码实现，假设时间序列数据保存在一个名为`data.xlsx`的Excel文件中：

import torch
import pandas as pd

def autocorr(x):
    """
    计算时间序列的自相关系数
    :param x: 时间序列
    :return: 自相关系数数组
    """
    n = x.shape[-1]
    variance = torch.var(x, dim=-1)
    x = x - torch.mean(x, dim=-1, keepdim=True)
    r = torch.sum(x[..., :n-k] * x[..., k:], dim=-1)
    result = r / (variance * (torch.arange(n, 0, -1, dtype=torch.float)[..., :n-k]))
    return result

data = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)  # 读取Excel文件中的数据
x = torch.tensor(data.values)  # 转换为PyTorch张量
result = autocorr(x)
print(result)

以上代码中，我们使用了pandas库读取Excel文件中的数据，然后将其转换为PyTorch张量，最后调用`autocorr`函数计算每行数据的自相关系数，输出结果。需要注意的是，如果Excel文件中有多个工作表，需要使用`pd.read_excel`函数指定要读取的工作表。