编写pytorch代码，定义归一化器，读取训练集trainset的行和列，获取训练集中的的行和列，将训练集转换为（行，列，1）的3维张量，对其归一化，对训练集数据进行fit操作，得到均值和标准差，然后调用归一化器对验证集valset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

好的，以下是相应的代码实现：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision.transforms import Normalize

# 定义数据集类
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

# 定义归一化器
def get_normalizer(trainset):
    # 获取训练集的行和列
    rows, cols = trainset.shape

    # 将训练集转换为（行，列，1）的3维张量
    trainset = trainset.reshape(rows, cols, 1)
    
    # 对训练集数据进行fit操作，得到均值和标准差
    mean = trainset.mean()
    std = trainset.std()
    
    # 定义归一化器
    normalizer = Normalize(mean=mean, std=std)
    
    return normalizer

# 加载数据集
trainset = torch.randn(100, 50)  # 假设训练集有100个样本，每个样本有50个特征
valset = torch.randn(50, 50)  # 假设验证集有50个样本，每个样本有50个特征

# 获取归一化器
normalizer = get_normalizer(trainset)

# 对验证集进行transform操作
valset = valset.reshape(50, 50, 1)
valset = normalizer(valset)
valset = valset.reshape(50, 50)

# 对训练集进行transform操作
trainset = trainset.reshape(100, 50, 1)
trainset = normalizer(trainset)
trainset = trainset.reshape(100, 50)

这样，我们就定义了一个归一化器，并对训练集进行fit操作，得到了均值和标准差，然后用归一化器对验证集进行transform操作，将其归一化，并用相同的均值和标准差对训练集进行transform操作，将其归一化。