编写pytorch代码，定义标准化器，在标准化器下面将数据集里的时间列拿出来单独放置，数据集转换为张量，标准化，将时间列放回原位，计算均差和标准差

好的，下面是使用PyTorch定义标准化器并对数据集标准化的代码：

import torch
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设数据集的时间列为第一列
# 加载数据集
data = [[1, 2, 3, 4, 5],
        [2, 4, 6, 8, 10],
        [3, 6, 9, 12, 15]]

# 将时间列拿出来单独放置
time_column = [row[0] for row in data]
data = [row[1:] for row in data]

# 转换为张量
data = torch.tensor(data, dtype=torch.float32)

# 定义标准化器
scaler = StandardScaler()

# 标准化数据
data = scaler.fit_transform(data)

# 将时间列放回原位
data = torch.cat((torch.tensor(time_column).unsqueeze(1), data), dim=1)

# 计算均差和标准差
mean = torch.mean(data[:, 1:], dim=0)
std = torch.std(data[:, 1:], dim=0)

print("均差：", mean)
print("标准差：", std)

其中，我们使用了`sklearn.preprocessing`库中的`StandardScaler`类来进行标准化，它可以方便地计算均值和标准差，并将数据标准化。在标准化前，我们先将时间列拿出来单独放置，然后将数据转换为张量，再进行标准化，并最后将时间列放回原位。最后，我们可以使用PyTorch的`mean`和`std`函数分别计算均差和标准差。