我知道一个是batch_size,我的意思是改变每一个epoch里面的批次大小，比如说epoch0 【10、260】，我怎么修改260的大小？

如果你想要在某个特定的epoch，比如epoch0，改变原有的批次大小，如从10提升到260，这在实践中通常不会直接在代码中完成，因为批次大小通常是固定在整个训练过程中的。但是，你可以通过以下步骤来模拟这个需求：

1. **数据预处理**：首先，你需要确保你的数据集能够支持动态调整的批次大小。有些数据集（例如，图像或文本数据）可能需要特殊的处理才能适应更大的批次。

2. **临时Dataloader**：在那个特定的epoch开始前，你可以创建一个新的DataLoader实例，指定新的批次大小。例如：

   original_dataloader = ...  # 之前的Dataloader
   new_batch_size = 260

   def create_epoch_data_loader(batch_size):
       return DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=(epoch > 0))

   if epoch == 0 and current_batch_size != new_batch_size:
       # 在epoch0的开始，切换到新的Dataloader
       data_loader = create_epoch_data_loader(new_batch_size)
       # 将原来的dataloader的数据用完后再切换回来
       for _ in range(len(original_dataloader)):
           pass

3. **数据加载顺序**：在epoch0中，你需要先处理原始Dataloader中的所有数据，然后再切换到新的Dataloader。这样可以确保两个epoch之间不会有数据的跳过或丢失。

请注意，这种方法并不常见，因为它会打断原本的训练节奏，可能会对模型收敛造成影响。通常情况下，批次大小的选择在训练初期就已确定并保持一致，除非有特殊的技术手段，比如混合批次大小（Mixed Precision Training）等。在实际项目中，应尽量保持一致性以减少不必要的复杂性和潜在的问题。