这段代码提示说IndexError: tuple index out of range、

这个错误通常是由于尝试访问元组（tuple）中不存在的元素导致的。在你的代码中，最有可能导致这个错误的地方是：

dataset = TensorDataset()
for i in range(0, len(train_data_list), batch):
    tensors = torch.load(f"data_batch_{i}.pt")
    dataset += TensorDataset(*tensors)

在这段代码中，你使用 `TensorDataset` 的 `+=` 运算符将每个小批次的张量合并成一个大的 `TensorDataset` 对象。但是，如果某个小批次的张量数量不足 `batch`，那么就会出现问题。因为你的代码是按照 `batch` 的大小来读取数据的，如果最后一个小批次不足 `batch` 个元素，那么它就不会被读取到，从而导致 `dataset` 对象中少了一个张量，进而导致了 `IndexError` 错误。

为了解决这个问题，你可以在读取数据时判断当前小批次的张量数量是否足够，如果不够，就补齐张量数量。具体代码如下：

dataset = TensorDataset()
for i in range(0, len(train_data_list), batch):
    tensors = torch.load(f"data_batch_{i}.pt")
    if len(tensors) < batch:
        tensors += [torch.zeros_like(tensors[0])] * (batch - len(tensors))
    dataset += TensorDataset(*tensors)

这段代码中，我们首先读取一个小批次的张量，然后判断它的长度是否足够。如果不够，我们就使用 `torch.zeros_like` 函数创建一个和第一个张量相同大小的张量，然后使用 `+` 运算符将它们合并。这样就可以保证每个小批次的张量数量都是 `batch` 个，从而避免了 `IndexError` 错误的出现。