利用tsai训练rocket给出代码

Tsai是一个基于PyTorch的快速而强大的深度学习库，它提供了简单易用的API来构建、训练和评估模型。如果你想利用Tsai来训练一个火箭模型（这里假设你可能指的是火箭图像识别或者火箭残骸分类等任务），以下是一个简单的例子，展示了如何使用Tsai的基本框架进行训练：

from fastai.vision.all import *
import tsai as tsa

# 假设我们有RocketDataset类，包含了火箭图片数据集
class RocketDataset(Dataset):
    ... # 定义你的数据加载、转换等功能

# 初始化火箭分类的模型，这里以ResNet为例
model = tsa.models.resnet18(num_classes=NUM_CLASSES)  # NUM_CLASSES是你火箭类别总数

# 如果你需要预训练的权重，可以添加load_pretrained=True
learn = tsa.Learner(data=your_data_block, model=model, metrics=accuracy)

# 定义损失函数和优化器
learn.loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
learn.opt_fn = AdamW

# 开始训练
learn.fine_tune(epochs=EPOCHS)  # EPOCHS是你想要训练的轮数

# 训练完成后保存模型
learn.export('rocket_model.pth')  # 这将保存你的模型