编写pytorch代码，读取训练集的行和列，定义归一化器，将训练集trainset转换为（行，列，1）的张量，对其归一化，对训练集数据fit操作，得到均值和标准差，然后调用归一化器对验证集valset进行transform操作，用相同的均值和标准差对测试集进行操作，转换为张量，进行归一化

好的，以下是一个简单的示例代码，可以供您参考：

import torch
from torchvision import transforms

# 读取训练集的行和列
rows, cols = 100, 100
trainset = torch.randn(rows, cols)

# 定义归一化器
normalize = transforms.Normalize(mean=[0], std=[1])

# 将训练集转换为（行，列，1）的张量，并归一化
trainset = trainset.view(rows, cols, 1)
trainset = normalize(trainset)

# 对训练集数据fit操作，得到均值和标准差
mean = trainset.mean()
std = trainset.std()

# 对验证集valset进行transform操作，并用相同的均值和标准差对测试集进行操作
valset = torch.randn(rows, cols)
valset = valset.view(rows, cols, 1)
valset = transforms.functional.normalize(valset, mean=mean, std=std)

testset = torch.randn(rows, cols)
testset = testset.view(rows, cols, 1)
testset = transforms.functional.normalize(testset, mean=mean, std=std)

注意，这只是一个简单的示例代码，实际上在实际应用中，需要按照具体的数据和需求进行调整和修改。