怎么设置数据集中的输入数据的batch size

你可以使用PyTorch提供的DataLoader类来加载数据，并设置batch size。在DataLoader中，可以通过设置batch_size参数来指定每个batch中的样本数量。

以下是一个示例代码：

import torch.utils.data as data

# 定义数据集类
class MyDataset(data.Dataset):
    def __init__(self):
        pass
    def __getitem__(self, index):
        pass
    def __len__(self):
        pass

# 创建数据集对象
dataset = MyDataset()

# 创建DataLoader对象
dataloader = data.DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

在这个示例代码中，我们定义了一个名为MyDataset的数据集类，并通过DataLoader类加载该数据集。在加载数据集时，我们将batch_size参数设置为64，这意味着每个batch中包含64个样本。通过设置shuffle参数为True，可以在每个epoch开始时对数据进行洗牌，以增加模型的泛化能力。