编写pytorch代码，读取一个5维的训练集，定义归一化器，对测试集进行归一化，将归一化后的数据集还原为原来的维数，调用归一化器，对验证集进行归一化

好的，以下是示例代码：

import torch
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取5维训练集
train_data = torch.randn(100, 3, 10, 10, 5)

# 定义归一化器
scaler = MinMaxScaler()

# 对测试集进行归一化
test_data = torch.randn(50, 3, 10, 10, 5)
test_data_flatten = test_data.view(-1, 5).numpy()
test_data_norm_flatten = scaler.fit_transform(test_data_flatten)
test_data_norm = torch.from_numpy(test_data_norm_flatten).view(test_data.size())

# 将归一化后的数据集还原为原来的维数
test_data_denorm_flatten = scaler.inverse_transform(test_data_norm_flatten)
test_data_denorm = torch.from_numpy(test_data_denorm_flatten).view(test_data.size())

# 对验证集进行归一化
val_data = torch.randn(30, 3, 10, 10, 5)
val_data_flatten = val_data.view(-1, 5).numpy()
val_data_norm_flatten = scaler.transform(val_data_flatten)
val_data_norm = torch.from_numpy(val_data_norm_flatten).view(val_data.size())

解释一下代码：

- `train_data` 是一个 100 个样本，每个样本是一个 3x10x10x5 的张量。
- `scaler` 是我们定义的归一化器，使用了 `sklearn.preprocessing.MinMaxScaler`。
- 对于测试集 `test_data`，我们首先将其 reshape 成一个 2D 的 numpy 数组 `test_data_flatten`，然后使用 `scaler.fit_transform` 进行归一化，得到 `test_data_norm_flatten`。最后再将其 reshape 回来，得到归一化后的测试集 `test_data_norm`。
- 我们还可以使用 `scaler.inverse_transform` 将归一化后的数据还原为原来的维数，得到 `test_data_denorm`。
- 对于验证集 `val_data`，我们只需要将其 reshape 成一个 2D 的 numpy 数组 `val_data_flatten`，然后使用 `scaler.transform` 进行归一化，得到 `val_data_norm_flatten`。最后再将其 reshape 回来，得到归一化后的验证集 `val_data_norm`。