MindSpore是一个开源的深度学习框架，可以用来构建、训练和部署深度学习模型。在MindSpore中，可以使用ResNet类实现ResNet101模型。 你写一个示例代码，展示如何使用MindSpore实现ResNet101模型，并使用ImageNet数据集进行训练和推理

MindSpore是一个由华为开发的开源深度学习框架，它可以用于构建、训练和部署深度学习模型。下面是使用MindSpore实现ResNet101模型的示例代码：

import mindspore
import mindspore.nn as nn
from mindspore import Tensor

# 定义ResNet101类
class ResNet101(nn.Cell):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(ResNet101, self).__init__()
        # 定义模型结构
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        
        # 其余部分略去
        # 定义其他层
        
    def construct(self, x):
        # 定义前向传播过程
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)
        
        # 其余部分略去
        # 定义其他层的前向传播过程
        
        return x

# 实例化模型
model = ResNet101()

# 定义损失函数和优化器
loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')
optimizer = nn.Momentum(params=model.trainable_params(), learning_rate=0.01, momentum=0.9)

# 定义训练数据集和验证数据集
train_dataset = mindspore.dataset.ImageFolderDataset(dataset_path='path/to/train/dataset', num_parallel_workers=4)
val_dataset = mindspore.dataset.ImageFolderDataset(dataset_path='path/to/val/dataset', num_parallel_workers=4)

# 定义训练和验证数据的迭代器
train_iter = mind