编写pytorch代码，定义归一化器StandardScaler，读取特征训练集X.csv，将特征集转换为（行，列，1）的3维张量，对其归一化，对特征训练集数据进行fit操作，得到均值和标准差，然后调用归一化器对特征验证集y.csv进行transform操作，用相同的均值和标准差对验证集进行操作，转换为张量，进行归一化，保存张量为csv文件

好的，以下是代码实现：

import torch
import pandas as pd

class StandardScaler:
    def __init__(self):
        self.mean = None
        self.std = None
    
    def fit(self, X):
        self.mean = torch.mean(X, dim=0)
        self.std = torch.std(X, dim=0)
    
    def transform(self, X):
        return (X - self.mean) / self.std

# 读取特征训练集X.csv
X_df = pd.read_csv('X.csv')

# 将特征集转换为（行，列，1）的3维张量
X = torch.tensor(X_df.values).float().unsqueeze(-1)

# 对其归一化，对特征训练集数据进行fit操作，得到均值和标准差
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X)

# 读取特征验证集y.csv
y_df = pd.read_csv('y.csv')

# 调用归一化器对特征验证集y.csv进行transform操作，用相同的均值和标准差对验证集进行操作，转换为张量，进行归一化
y = torch.tensor(y_df.values).float().unsqueeze(-1)
y_normalized = scaler.transform(y)

# 保存张量为csv文件
y_normalized_df = pd.DataFrame(y_normalized.squeeze().numpy())
y_normalized_df.to_csv('y_normalized.csv', index=False)

希望能够帮到你！