若数据总量不能被batch_size整除，则会出现最后一个batch数据量小于batch_size的问题，解决方案如下：
法一 丢弃最后一个batch
在数据加载器参数中加入
drop_last = True
优点：节约训练时间
缺点：batch_size较小时易导致loss增大
法二 单独打包最后一个batch依然送入训练（Pytorch默认方式）
优点：保证训练完整性
缺点：增加训练时间
[Pytorch]最后一个batch数据量小于batch_size的问题及解决方案
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转载自blog.csdn.net/weixin_66896881/article/details/128671143
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