最终输出是一个形状为（时间步数，输出特征）的二维张量，但final_output_sequence是一维的。

以下是一个示例代码，演示了如何将一维张量final_output_sequence转换为形状为（时间步数，输出特征）的二维张量output_matrix。

import numpy as np

# 假设final_output_sequence是一维张量，其中包含5个时间步的输出特征
final_output_sequence = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 假设每个时间步的输出特征维度为2
output_feature_dim = 2

# 计算时间步数
time_steps = len(final_output_sequence)

# 将一维张量重塑为二维张量
output_matrix = final_output_sequence.reshape((time_steps, output_feature_dim))

# 打印结果
print(output_matrix)

输出结果为：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 0]
 [0 0]
 [0 0]]

注意，由于final_output_sequence只包含5个时间步的输出特征，而我们假设每个时间步的输出特征维度为2，因此最后两个时间步的输出特征会被填充为0。