将数据集打乱并随机分成50份，要求使用pytorch和函数定义的方式编写代码

以下代码实现了将数据集打乱并随机分成50份的功能：

import torch.utils.data as Data
import random

# 数据集
data = [(x, x**2) for x in range(10)]

# 将数据集打乱
random.shuffle(data)

# 将数据集分成50份
batch_size = len(data) // 50
data_batches = [data[i:i+batch_size] for i in range(0, len(data), batch_size)]

# 使用pytorch的DataLoader构建数据集
dataloaders = []
for i, batch in enumerate(data_batches):
    dataset = Data.TensorDataset(torch.tensor([b[0] for b in batch]), torch.tensor([b[1] for b in batch]))
    dataloader = Data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
    dataloaders.append(dataloader)

# 对每个数据集进行训练
for dataloader in dataloaders:
    for inputs, targets in dataloader:
        # 训练模型
        pass

首先，我们将数据集打乱，使用了Python内置模块`random`的shuffle函数。然后，我们将数据集分成50份，每份的大小为`len(data)//50`。接着，我们使用了pytorch的`DataLoader`来构建数据集，对于每个数据集，我们都构建了一个`Dataset`对象，并将其传入`DataLoader`中，设置了`batch_size`以及`shuffle`参数。最后，我们循环遍历每个数据集，在每个数据集上训练模型即可。