写一个输入该3d网络的dataset

好的，以下是一个输入3D网络的dataset的示例代码：

import torch
from torch.utils.data import Dataset

class ThreeDDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_dir):
        self.data_dir = data_dir
        # 读取数据集中的所有文件
        self.files = os.listdir(data_dir)
    
    def __len__(self):
        return len(self.files)
    
    def __getitem__(self, index):
        # 读取文件
        file_path = os.path.join(self.data_dir, self.files[index])
        with open(file_path, 'rb') as f:
            data = np.load(f)
        # 对数据进行预处理
        data = preprocess(data)
        # 将数据转换为tensor
        data_tensor = torch.from_numpy(data).float()
        # 返回数据
        return data_tensor

在这个示例代码中，我们定义了一个名为`ThreeDDataset`的类，用于读取和预处理3D数据集。在`__init__`函数中，我们传入一个数据集的路径`data_dir`并且读取该目录下所有的文件。在`__len__`函数中，我们返回数据集中文件的数量。在`__getitem__`函数中，我们读取文件并进行预处理。最后，我们将数据转换为tensor并返回。

当我们使用这个dataset进行训练时，我们可以使用PyTorch的`DataLoader`将数据集加载到内存中，并进行batch操作。