在这里，我提供了一个使用Python和TensorFlow库将张量图像进行标准化和优化的示例代码：

import tensorflow as tf

def normalize_image(image):
    # 将图像的数据类型转换为浮点型
    image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32)
    
    # 将图像像素的范围从[0, 255]缩放到[0, 1]
    image = tf.divide(image, 255.0)
    
    # 标准化图像
    image = tf.image.per_image_standardization(image)
    
    return image

# 读取图像文件
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
image = tf.io.read_file(image_path)
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)

# 调用标准化函数
normalized_image = normalize_image(image)

# 创建一个会话（session）并运行图像标准化操作
with tf.Session() as sess:
    normalized_image = sess.run(normalized_image)
    
# 输出标准化后的图像
print(normalized_image)

这段代码首先读取图像文件，然后将图像的数据类型转换为浮点型，并将像素范围从[0, 255]缩放到[0, 1]。接下来，使用tf.image.per_image_standardization函数对图像进行标准化处理。最后，创建一个会话，运行标准化操作，并输出标准化后的图像。请确保将path_to_your_image.jpg替换为实际的图像文件路径。