幫我寫一個基於pytorch環境，有使用pretrain，two stream early fusion的架構，包含載入rgb圖片與光流圖片

以下是一个基于 PyTorch 环境，使用 pretrain，two stream early fusion 的架构，包含载入 RGB 图片与光流图片的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.transforms import transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder
from PIL import Image
import os

# 定义数据预处理
data_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

# RGB 数据集路径
rgb_data_dir = 'path/to/rgb/data'
# 光流数据集路径
flow_data_dir = 'path/to/flow/data'

# 定义数据集
rgb_dataset = ImageFolder(root=rgb_data_dir, transform=data_transforms)
flow_dataset = ImageFolder(root=flow_data_dir, transform=data_transforms)

# 定义数据加载器
rgb_loader = DataLoader(rgb_dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=4)
flow_loader = DataLoader(flow_dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=4)

# 定义模型
class TwoStreamEarlyFusion(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(TwoStreamEarlyFusion, self).__init__()
        # RGB 模型
        self.rgb_model = models.resnet18(pretrained=True)
        self.rgb_model.fc = nn.Linear(512, num_classes)
        # 光流模型
        self.flow_model = models.resnet18(pretrained=True)
        self.flow_model.fc = nn.Linear(512, num_classes)
        # 融合层
        self.fusion_layer = nn.Linear(2 * num_classes, num_classes)

    def forward(self, rgb_inputs, flow_inputs):
        rgb_outputs = self.rgb_model(rgb_inputs)
        flow_outputs = self.flow_model(flow_inputs)
        # 融合两个模型的输出
        fusion_outputs = torch.cat((rgb_outputs, flow_outputs), dim=1)
        fusion_outputs = self.fusion_layer(fusion_outputs)
        return fusion_outputs

# 初始化模型
model = TwoStreamEarlyFusion()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, (rgb_inputs, _) in enumerate(rgb_loader):
        flow_inputs, _ = next(iter(flow_loader))
        # 将 RGB 和光流数据输入模型
        outputs = model(rgb_inputs, flow_inputs)
        # 计算损失
        loss = criterion(outputs, targets)
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 10 == 9:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 10))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

在上述代码中，`TwoStreamEarlyFusion` 类定义了两个模型，分别处理 RGB 图片和光流图片，并将两个模型的输出融合在一起。在训练时，通过两个数据加载器分别载入 RGB 和光流图片，将两者输入模型，计算损失并反向传播更新模型参数。