编写pytorch代码，读取训练集的行和列，浙江数据集转换为（行，列，1）的张量，对其归一化

好的，以下是一个读取数据集并进行归一化处理的 PyTorch 代码示例：

import torch
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据集
data = torch.load('zhejiang_dataset.pt')

# 获取数据集的行数和列数
num_rows = data.shape[0]
num_cols = data.shape[1]

# 将数据集转换为张量，并添加一个维度
data_tensor = torch.tensor(data).view(num_rows, num_cols, 1)

# 对数据进行归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
data_normalized = scaler.fit_transform(data_tensor.reshape(-1, 1)).reshape(num_rows, num_cols, 1)

# 查看归一化后的数据
print(data_normalized)

其中，`zhejiang_dataset.pt` 是你的数据集文件名，`MinMaxScaler` 是 Scikit-learn 库中的一个归一化工具，它可以将数据缩放到指定的范围内（默认为 0 到 1）。以上代码会将数据集转换为（行，列，1）的张量，并对其进行归一化处理。