pytorch代码，features_train_set_2d_scaled = scaler.fit_transform(features_train_set_2d)，features_train_set_2d为ndarray格式

在 PyTorch 中，可以使用 torch.Tensor 类来表示 ndarray 数据，而标准化处理可以使用 torch.nn.functional 类中的 normalize 方法来实现。具体的代码如下：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 将 ndarray 转换为 tensor
features_train_set_2d = torch.from_numpy(features_train_set_2d)

# 对 tensor 进行标准化处理
features_train_set_2d_scaled = F.normalize(features_train_set_2d, dim=0)

其中，dim=0 表示对列进行标准化处理，即将每一列的元素缩放到均值为0，方差为1的范围内。

相关问题

pytorch代码，features_train_set_2d为ndarray格式，将其标准化，转换为张量

在 PyTorch 中，可以使用 torch.Tensor 类来表示 ndarray 数据，而标准化处理可以使用 torch.nn.functional 类中的 normalize 方法来实现。具体的代码如下：

import torch
import torch.nn.functional as F
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设 features_train_set_2d 为 ndarray 格式的数据
scaler = StandardScaler()  # 创建 StandardScaler 类的实例
features_train_set_2d_scaled = scaler.fit_transform(features_train_set_2d)  # 对数据进行标准化处理
features_train_set_2d_scaled = torch.from_numpy(features_train_set_2d_scaled)  # 将 ndarray 转换为 tensor

其中，使用 StandardScaler 类对数据进行标准化处理，将其缩放到均值为0，方差为1的范围内，并将处理后的结果保存在 features_train_set_2d_scaled 中。最后，使用 torch.from_numpy() 方法将 ndarray 转换为 tensor。