编写pytorch代码，在StandardScaler上对训练集进行归一化, 计算相同的均差和标准差，对测试集进行transform操作，使用相同的均值和标准差对测试集归一化

好的，以下是对训练集进行归一化的PyTorch代码：

import torch
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 构造训练集数据
train_data = torch.randn(1000, 10)

# 使用sklearn中的StandardScaler对训练集进行归一化
scaler = StandardScaler()
train_data_normalized = scaler.fit_transform(train_data)

# 计算均值和标准差
mean = torch.mean(torch.from_numpy(scaler.mean_))
std = torch.mean(torch.from_numpy(scaler.scale_))

# 将归一化后的训练集转为Tensor
train_data_normalized = torch.from_numpy(train_data_normalized)

# 对测试集进行归一化
test_data = torch.randn(200, 10)
test_data_normalized = (test_data - mean) / std

以上代码中，首先构造了一个随机的1000x10的矩阵作为训练集数据。然后使用sklearn中的StandardScaler对训练集进行归一化，得到归一化后的训练集数据train_data_normalized。接着计算了均值mean和标准差std。最后将训练集数据转为Tensor，并使用计算得到的均值和标准差对测试集进行归一化，得到归一化后的测试集数据test_data_normalized。