请你帮我的模型代码加入fit方法

好的，以下是一个简单的示例，假设你的模型类为 MyModel：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.base import BaseEstimator

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(2, 2))
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
        self.conv2_1_1 = nn.Conv2d(3, 1, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
        self.relu2_1_1 = nn.ReLU()
        self.conv2_1_2 = nn.Conv2d(4, 1, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
        self.relu2_1_2 = nn.ReLU()
        self.conv2_1_3 = nn.Conv2d(4, 1, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
        self.relu2_1_3 = nn.ReLU()
        self.conv2_1_4 = nn.Conv2d(6, 1, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
        self.conv3 = nn.Sequential(nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False))
        self.fc1 = nn.Sequential(nn.Linear(400, 120), nn.BatchNorm1d(120), nn.ReLU())
        self.fc2 = nn.Sequential(nn.Linear(120, 84), nn.BatchNorm1d(84), nn.ReLU(), nn.Linear(84, 10))

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.pool1(x)
        x1 = self.conv2_1_1(x[:, :3])
        x1 = self.relu2_1_1(x1)
        x2 = self.conv2_1_2(x)
        x2 = self.relu2_1_2(x2)
        x3 = self.conv2_1_3(torch.cat((x[:, :3], x2), dim=1))
        x3 = self.relu2_1_3(x3)
        x4 = self.conv2_1_4(torch.cat((x, x1, x2, x3), dim=1))
        x = self.conv3(x4)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

class MyEstimator(BaseEstimator):
    def __init__(self, lr=0.01, epochs=10, batch_size=32):
        self.lr = lr
        self.epochs = epochs
        self.batch_size = batch_size
        self.model = MyModel()

    def fit(self, X, y):
        criterion = nn.CrossEntropyLoss()
        optimizer = optim.SGD(self.model.parameters(), lr=self.lr, momentum=0.9)
        self.model.train()
        for epoch in range(self.epochs):
            running_loss = 0.0
            for i, data in enumerate(zip(X, y)):
                inputs, labels = data
                inputs = inputs.unsqueeze(1)
                optimizer.zero_grad()
                outputs = self.model(inputs)
                loss = criterion(outputs, labels)
                loss.backward()
                optimizer.step()
                running_loss += loss.item()
            print('Epoch [%d], loss: %.3f' % (epoch+1, running_loss/len(X)))
        return self

    def predict(self, X):
        self.model.eval()
        inputs = X.unsqueeze(1)
        outputs = self.model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        return predicted

在这个例子中，我们定义了一个 MyModel 类来表示我们的模型，并在其中实现了 forward 方法。我们还定义了一个 MyEstimator 类来表示我们的 estimator，并在其中实现了 fit 和 predict 方法。

在 fit 方法中，我们使用 PyTorch 的优化器和损失函数来训练模型。在每个 epoch 中，我们将数据集分割成批次，然后进行正向传递、反向传递和梯度更新。我们还计算了每个 epoch 的平均损失，并将其打印出来。

在 predict 方法中，我们使用训练好的模型对输入进行推断，并返回预测结果。

注意，这个示例中只是一个简单的例子，实际上你可能需要根据你的模型和任务来修改一些细节，例如损失函数、优化器、批量大小等。