def normalize(X_train,X_test): mean = np.mean(X_train,axis=(0,1,2,3)) std = np.std(X_train, axis=(0, 1, 2, 3)) X_train = (X_train-mean)/(std+1e-7) X_test = (X_test-mean)/(std+1e-7) return X_train, X_test x_train, x_test = normalize(x_t

这是一个用于对训练集和测试集进行标准化处理的函数。它的目的是使数据在不同特征之间具有相同的尺度，以便于模型训练和预测。函数首先计算训练集的均值和标准差，然后对训练集和测试集分别进行标准化处理。最后返回标准化后的训练集和测试集。

具体来说，函数首先计算训练集的均值和标准差，这里使用了 numpy 库中的 mean 和 std 函数。axis 参数指定了计算的维度，这里是在每个通道上计算均值和标准差。然后，函数对训练集和测试集分别进行标准化处理，即将原始数据减去均值，再除以标准差。这里需要注意的是，为了避免分母为零，代码中加了一个小的常数 1e-7。最后，函数返回标准化后的训练集和测试集。