然后我们加载数据并创然后我们加载数据并创建一个小的数据集子集，以加快对已实现的优化器的测试。请看pytorch文档，并创建 一个由50个大小为64的批次组成的小子集 两个数据处理程序，分别对所有样本和分批样本进行迭代 帮我按照题目要求补充完整我下面的代码 batch_size = 64 batches = 50 data = datasets.MNIST(root="./", transform=transforms, target_transform=None, download=True) data = Subset(...) gd_data_loader = DataLoader(...) data_loader = DataLoader(...)建一个小的数据集子集，以加快对已实现的优化器的测试。请看pytorch文档，并创建 一个由50个大小为64的批次组成的小子集 两个数据处理程序，分别对所有样本和分批样本进行迭代

可以按照以下方式补充代码：

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import Subset, DataLoader

batch_size = 64
batches = 50

# 加载MNIST数据集
transforms = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])
data = datasets.MNIST(root="./", transform=transforms, target_transform=None, download=True)

# 创建小的数据集子集
subset_indices = range(batch_size * batches)
data = Subset(data, subset_indices)

# 创建两个数据处理程序，分别对所有样本和分批样本进行迭代
gd_data_loader = DataLoader(data, batch_size=batch_size, shuffle=True)
data_loader = DataLoader(data, batch_size=len(data), shuffle=True)

在上面的代码中，我们首先使用`datasets.MNIST`加载了MNIST数据集，并应用了一些转换，例如将图像转换为张量并进行归一化。然后，我们创建了一个由所有样本构成的`DataLoader`对象`data_loader`，用于对整个数据集进行迭代。我们还创建了一个由50个大小为64的批次组成的小子集，并使用`Subset`对象`data`来存储它。

最后，我们使用两个`DataLoader`对象`gd_data_loader`和`data_loader`，分别对分批样本和所有样本进行迭代。`gd_data_loader`具有批量大小为64，`data_loader`具有批量大小为数据集中的样本数，这些批次都是随机排列的。