mmrotate如何训练自己的数据

我不知道“mmrotate”指的是什么，因此无法提供针对该工具/库的具体培训建议。不过一般来说，训练自己的数据需要经过以下步骤：

1. 数据预处理：将原始数据转换为模型可以使用的格式，进行数据清洗、标准化、特征提取等操作。

2. 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

3. 定义模型：选择合适的模型结构，如神经网络、决策树等，并设置超参数。

4. 训练模型：使用训练集对模型进行训练，并在验证集上进行调参，直到模型达到预期的性能。

5. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试，评估模型的性能。

以上是通用的训练自己数据的步骤，具体实现需要根据具体的任务和工具进行调整。