编写pytorch代码，读取一个4列特征的训练集trainset，定义归一化器，对训练集trainset进行归一化，并将其转换为torch张量，保存到trainset.csv，调用归一化器，对验证集valset进行归一化,，并将其转换为torch张量，保存到valset.csv

好的，下面是代码实现：

import pandas as pd
import torch
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取训练集
trainset = pd.read_csv('trainset.csv')

# 定义归一化器
scaler = StandardScaler()

# 对训练集进行归一化
trainset_norm = scaler.fit_transform(trainset)

# 将归一化后的训练集转换为torch张量
trainset_norm = torch.tensor(trainset_norm, dtype=torch.float32)

# 保存训练集
torch.save(trainset_norm, 'trainset.pt')

# 调用归一化器，对验证集进行归一化
valset = pd.read_csv('valset.csv')
valset_norm = scaler.transform(valset)

# 将归一化后的验证集转换为torch张量
valset_norm = torch.tensor(valset_norm, dtype=torch.float32)

# 保存验证集
torch.save(valset_norm, 'valset.pt')

上述代码中，我们使用 pandas 库读取训练集和验证集，并使用 sklearn 库中的 StandardScaler 归一化器对训练集进行归一化。接着，我们将归一化后的训练集和验证集分别转换为 torch 张量，并使用 torch 库保存为 .pt 文件。最后，我们调用归一化器对验证集进行归一化，并将其转换为 torch 张量，保存为 .pt 文件。