问题：在机器学习特征工程中，假如每类特征需要转化为相同的维度进行拼接，那该怎么办呢？接一个全连接层MLP就可以了。

例子：将（128,64） 维度的向量转化为（128,32）维。

import torch
import torch.nn as nn

# 定义多层感知机模型
class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(64, 64)  # 第一个全连接层，输入维度为64，输出维度为64
        self.fc2 = nn.Linear(64, 32)  # 第二个全连接层，输入维度为64，输出维度为32
        self.relu = nn.ReLU()         # 激活函数使用ReLU

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.fc1(x))    # 输入经过第一个全连接层和激活函数
        x = self.fc2(x)               # 第一个全连接层的输出经过第二个全连接层
        return x

# 创建MLP模型实例
mlp_model = MLP()

# 定义输入数据
input_data = torch.randn(128, 64)

# 使用MLP模型进行转换
output_data = mlp_model(input_data)

# 打印输出数据的维度
print("Output shape:", output_data.shape)

现在就可以去拼接特征了，如果想提升准确率，还是需要加一个损失函数进行训练一下，直接和后面任务的损失函数进行组合就可以啦。或者单独的训练也可以啦。

注意：向量拼接之前，最好进行特征归一化，将特征转化为可比的数值范围。