怎么使用自己的数据来训练3d resnet18神经网络分类模型？假设自己的数据都放在文件夹aaa下。给出python代码

要在Python中使用自己的3D ResNet18模型对数据进行训练，你需要先安装必要的库（如PyTorch和torchvision），然后加载数据、预处理、构建模型、定义损失函数和优化器，并进行训练迭代。这里是一个基本的步骤指南：

# 导入所需的库
import torch
from torch import nn, optim
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import ImageFolder
from models.resnet import resnet18

# 定义超参数
batch_size = 32
num_workers = 4
learning_rate = 0.001
epochs = 10
data_dir = 'aaa'

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((64, 64)),  # 调整图片尺寸
    transforms.CenterCrop(64),  # 中心裁剪
    transforms.ToTensor(),       # 转换成张量
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))   # 归一化
])

# 加载数据集
dataset = ImageFolder(data_dir, transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers)

# 初始化模型
model = resnet18(num_classes=len(dataset.classes))  # 自己的数据有多少类别就设多少
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练循环
for epoch in range(epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)

        optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
        outputs = model(inputs)  # 模型预测
        loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新权重

    print(f"Epoch {epoch + 1}/{epochs}, Loss: {loss.item()}")

# 训练完后，你可以选择保存模型以便后续使用
torch.save(model.state_dict(), 'your_model.pth')