#baseline这段代码数据归一化用的是当前数据归一化 #事实上验证集上和测试集上归一化一般只能用过去数据即训练集上均值和方差进行归一化 if self.mode == "train": #如果是训练集，均值和方差用自己数据 self.mu = self.data[:, 40:].mean(dim=0, keepdim=True) self.std = self.data[:, 40:].std(dim=0, keepdim=True) else: #测试集和开发集，传进来的均值和方差是来自训练集保存，如何保存均值和方差，看数据dataload部分 self.mu = mu self.std = std

这部分代码用于进行数据归一化。在训练模式下（self.mode == "train"），计算训练集数据的均值和标准差。具体做法是，对索引为40及之后的特征按列求均值和标准差，并将结果保存在self.mu和self.std中。

在测试模式下，即开发集和测试集，传入的均值和标准差是来自训练集的。这些均值和标准差在数据加载部分进行了保存，并传递给了当前类的构造函数。在这种情况下，直接将传入的mu和std赋值给self.mu和self.std。

此做法是为了保持归一化的一致性，确保在验证集和测试集上应用与训练集相同的均值和标准差进行归一化处理。