编写pytorch代码，定义标准化器，在标准化器下面将数据集里的时间列拿出来单独放置，数据集转换为张量，标准化，进行fit操作，计算均差和标准差，将时间列放回原位，对验证集和测试集transform操作使用相同的均差和标准差进行归一化

好的，下面是使用PyTorch定义标准化器并对训练、验证、测试集进行标准化的代码：

import torch
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载训练集、验证集、测试集
train_data = [[1, 2, 3, 4, 5],
              [2, 4, 6, 8, 10],
              [3, 6, 9, 12, 15]]

val_data = [[4, 8, 12, 16, 20],
            [5, 10, 15, 20, 25]]

test_data = [[7, 14, 21, 28, 35],
             [8, 16, 24, 32, 40]]

# 将时间列拿出来单独放置
train_time_column = [row[0] for row in train_data]
val_time_column = [row[0] for row in val_data]
test_time_column = [row[0] for row in test_data]

train_data = [row[1:] for row in train_data]
val_data = [row[1:] for row in val_data]
test_data = [row[1:] for row in test_data]

# 转换为张量
train_data = torch.tensor(train_data, dtype=torch.float32)
val_data = torch.tensor(val_data, dtype=torch.float32)
test_data = torch.tensor(test_data, dtype=torch.float32)

# 定义标准化器并进行fit操作
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(train_data)

# 对训练集、验证集、测试集进行标准化
train_data = scaler.transform(train_data)
val_data = scaler.transform(val_data)
test_data = scaler.transform(test_data)

# 将时间列放回原位
train_data = torch.cat((torch.tensor(train_time_column).unsqueeze(1), train_data), dim=1)
val_data = torch.cat((torch.tensor(val_time_column).unsqueeze(1), val_data), dim=1)
test_data = torch.cat((torch.tensor(test_time_column).unsqueeze(1), test_data), dim=1)

# 获取均差和标准差
mean = torch.tensor(scaler.mean_, dtype=torch.float32)
std = torch.tensor(scaler.scale_, dtype=torch.float32)

print("均差：", mean)
print("标准差：", std)

在这里，我们按照训练、验证、测试集的顺序，分别进行了标准化。在fit操作之后，我们可以使用`transform`函数对数据进行标准化，并且在标准化前、标准化后都将时间列放回原位。最后，我们使用PyTorch的`tensor`函数获取均差和标准差。由于我们使用的是相同的均差和标准差对验证集和测试集进行了标准化，因此它们之间的数据分布也是相同的。