models：自定义的模型类，用于加载训练好的模型。 datasets：自定义的数据集类，用于加载训练和测试数据集。怎么自定义

要自定义模型类和数据集类，可以按照以下步骤：

1. 定义模型类：继承PyTorch中的nn.Module类，并实现__init__()和forward()方法。__init__()方法用于定义模型的结构和参数，forward()方法用于实现模型的前向计算过程。

2. 定义数据集类：继承PyTorch中的Dataset类，并实现__init__()、__len__()和__getitem__()方法。__init__()方法用于初始化数据集，__len__()方法用于返回数据集的大小，__getitem__()方法用于获取数据集中的一条数据。

3. 加载自定义模型和数据集：在训练和测试代码中使用定义好的模型类和数据集类进行加载。

以下是一个简单的示例：

定义模型类：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

定义数据集类：

from torch.utils.data.dataset import Dataset

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __getitem__(self, index):
        x = self.data[index][0]
        y = self.data[index][1]
        return x, y

    def __len__(self):
        return len(self.data)

加载自定义模型和数据集：

from torch.utils.data import DataLoader

model = MyModel(input_size, hidden_size, output_size)
dataset = MyDataset(data)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)