使用Pytorch，利用Dataloader实现batchsize=16，搭建全连接神经网络实现分类任务

好的，我来回答你的问题。

首先，我们需要定义一个数据集类，包括数据读取和预处理。这里我们使用MNIST手写数字数据集作为示例。

import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import datasets, transforms

class MNISTDataset(Dataset):
    def __init__(self, train=True):
        self.data = datasets.MNIST('./data', train=train, download=True,
                                   transform=transforms.Compose([
                                       transforms.ToTensor(),
                                       transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                                   ]))
    def __getitem__(self, index):
        x, y = self.data[index]
        return x, y
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

接下来，我们需要定义一个数据加载器，用于批量加载数据。

from torch.utils.data import DataLoader

batch_size = 16
train_dataset = MNISTDataset(train=True)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

然后，我们可以搭建一个全连接神经网络，用于对手写数字图片进行分类。

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc3 = nn.Linear(128, 10)
        
    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

最后，我们可以定义损失函数和优化器，并开始训练模型。

net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

这样，我们就成功地实现了使用Pytorch和Dataloader搭建全连接神经网络进行分类任务的过程，其中batch_size=16。