在detr模型里面用pytorch，怎么改变epoch里面的批次？

在PyTorch中使用DETR (Detr) 模型进行训练时，Epoch内的批次通常是在DataLoader上定义的。DETR使用`torch.utils.data.DataLoader`来加载数据，并通过`dataset`和`batch_size`参数设置每个批次的大小。

如果你想在训练过程中改变批次大小，你需要直接修改Dataloader的相关属性或者在训练循环内部动态调整。以下是一个简单的示例：

from torch.utils.data import DataLoader

# 创建初始Dataloader
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 如果你想在训练期间更改批次大小
for epoch in range(num_epochs):
    for i, batch in enumerate(data_loader):  # 这里的batch就是每个epoch的一个批次
        if i == new_batch_size_index:  # 当达到新批次大小的位置时
            # 你可以在这里创建一个新的Dataloader或者暂停当前的Dataloader，然后重新加载
            data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=new_batch_size, shuffle=False)
            # 然后继续遍历新的批次直到epoch结束

    # 训练epoch...

请注意，在实际应用中，频繁地更改批次大小可能会导致内存问题，因此建议在设计模型训练流程时谨慎考虑。