假设有一个数据文件a.txt，写一段代码实现：1.从文件中加载数据 2.对数据进行归一化 3.构造数据集提供器

好的，以下是例程代码：

import numpy as np

def load_data(filename):
    """
    从文件中加载数据
    """
    data = np.loadtxt(filename)
    return data

def normalize_data(data):
    """
    对数据进行归一化
    """
    max_value = np.max(data, axis=0)
    min_value = np.min(data, axis=0)
    norm_data = (data - min_value) / (max_value - min_value)
    return norm_data

def data_generator(data, batch_size=32, shuffle=True):
    """
    构造数据集提供器
    """
    data_len = len(data)
    idx = np.arange(data_len)
    if shuffle:
        np.random.shuffle(idx)
    batch_num = int(np.ceil(data_len / batch_size))
    for i in range(batch_num):
        start_idx = i * batch_size
        end_idx = min((i + 1) * batch_size, data_len)
        batch_idx = idx[start_idx:end_idx]
        yield data[batch_idx]

使用方法示例：

# 加载数据
data = load_data('a.txt')
# 归一化数据
norm_data = normalize_data(data)
# 构造数据集提供器
data_provider = data_generator(norm_data, batch_size=64)
# 遍历数据集
for batch_data in data_provider:
    # do something

请注意，这只是一个简单的例程，具体实现方式可能因实际情况而异。