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，进行fit操作，计算均差和标准差，将时间列放回原位，对验证集和测试集transform操作使用相同的均差和标准差进行归一化

好的，以下是符合您要求的PyTorch代码：

import torch
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设数据集为data，时间列索引为time_col_idx
time_col_idx = 0

# 将时间列拿出来单独放置
time_col = data[:, time_col_idx]
data = torch.tensor(data[:, time_col_idx+1:], dtype=torch.float32)

# 定义标准化器
scaler = StandardScaler()

# 数据集标准化
data = scaler.fit_transform(data)

# 将时间列放回原位
data = torch.cat((time_col.reshape(-1, 1), data), dim=1)

# 对验证集和测试集transform操作使用相同的均差和标准差进行归一化
val_data = torch.tensor(val_data[:, time_col_idx+1:], dtype=torch.float32)
val_data = scaler.transform(val_data)
val_data = torch.cat((val_data[:, :time_col_idx], val_data, val_data[:, time_col_idx:]), dim=1)

test_data = torch.tensor(test_data[:, time_col_idx+1:], dtype=torch.float32)
test_data = scaler.transform(test_data)
test_data = torch.cat((test_data[:, :time_col_idx], test_data, test_data[:, time_col_idx:]), dim=1)

# 计算均差和标准差
mean = scaler.mean_
std = scaler.scale_

需要注意的是，以上代码中的`data`、`val_data`、`test_data`均为二维张量，其中第一列为时间列，从第二列开始为特征列。在对验证集和测试集进行transform操作时，需要将时间列放回原位，即在transform前后都需要进行`torch.cat`操作。另外，`scaler`对象的`mean_`属性和`scale_`属性分别表示均差和标准差。