编写pytorch代码，将10行15列的数据集划分为训练集和测试集，用numPy转换成torch张量,归一化，保存为csv格式

下面是一个示例代码，实现了将10行15列的数据集划分为训练集和测试集，使用NumPy转换为PyTorch张量，对数据进行归一化处理，并将结果保存为CSV格式的文件。

import numpy as np
import torch
import pandas as pd

# 生成一个大小为(10, 15)的随机数据集
data = np.random.rand(10, 15)

# 划分训练集和测试集
train_data = data[:8, :]
test_data = data[8:, :]

# 将数据转换为PyTorch张量
train_tensor = torch.from_numpy(train_data).float()
test_tensor = torch.from_numpy(test_data).float()

# 对数据进行归一化
train_tensor = (train_tensor - train_tensor.min()) / (train_tensor.max() - train_tensor.min())
test_tensor = (test_tensor - train_tensor.min()) / (train_tensor.max() - train_tensor.min())

# 将结果保存为CSV格式的文件
train_df = pd.DataFrame(train_tensor.numpy())
train_df.to_csv('train_data.csv', index=False)

test_df = pd.DataFrame(test_tensor.numpy())
test_df.to_csv('test_data.csv', index=False)

上述代码中，我们先生成了一个大小为(10, 15)的随机数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接着，我们使用torch.from_numpy函数将NumPy数组转换为PyTorch张量，将数据类型设置为float，以便进行归一化处理。然后，我们使用(train_tensor - train_tensor.min()) / (train_tensor.max() - train_tensor.min())的公式对训练集和测试集进行归一化处理。最后，我们使用pandas库将结果保存为CSV格式的文件，其中index=False表示不保存索引列。

需要注意的是，保存为CSV格式的文件只是为了演示，实际使用中可以根据需要选择其他格式的文件，例如Numpy文件、HDF5文件等。另外，在实际应用中，还需要考虑如何加载和使用归一化器，以便在测试集上进行归一化。