为什么输出的不是batchsize而是trainset

将数据集划分训练集和验证集

dataset = load_dataset(rating_info, policy_info)
print("数据集总数量：", len(dataset))

trainset = dataset[:int(0.85*len(dataset))]
print("训练集数量：", len(trainset))

validset = dataset[int(0.85*len(dataset)):]
print("验证集数量:", len(validset))

输出：数据集总数量： 114
训练集数量： 96
验证集数量: 18

使用Dataset和DataLoader来构建数据的迭代器，Dataset包含针对单条数据的处理，DataLoader主要对Dataset的数据进行批次化

import numpy as np
from paddle.io import Dataset, DataLoader

class PolicyDataset(Dataset):
    def __init__(self, dataset):
        self.dataset = dataset

    def __getitem__(self, idx):
        # 数据转换成numpy的形式
        pol_id = np.array(self.dataset[idx]['pol_info']['pol_id'])
        title = np.array(self.dataset[idx]['pol_info']['title'])
        category = np.array(self.dataset[idx]['pol_info']['category'])
        score = np.array(self.dataset[idx]['scores'],dtype='int32')
      
        return [pol_id, category, title], score

    def __len__(self):
        return len(self.dataset)

# 定义数据迭代Batch大小
BATCH_SIZE = 256
# 构建train_dataset
train_dataset = PolicyDataset(trainset)
# 构建训练集数据迭代器
train_loader = DataLoader(train_dataset,
                    batch_size=BATCH_SIZE,
                    shuffle=True)
print(train_dataset[0])

# 构建valid_dataset
valid_dataset = PolicyDataset(validset)
# 构建验证集数据迭代器
valid_loader = DataLoader(valid_dataset,
                    batch_size=BATCH_SIZE,
                    shuffle=False)

DataLoader数据迭代器的使用方式如下：

for idx, data in enumerate(train_loader):
    pol_data, score = data
    pol_id_arr, pol_cat_arr, pol_tit_arr = pol_data
    print("政策ID数据尺寸", pol_id_arr.shape, ", 政策类别genres数据的尺寸", pol_cat_arr.shape, ", 政策名字title的尺寸", pol_tit_arr.shape)
    break

输出：政策ID数据尺寸 [96] , 政策类别genres数据的尺寸 [96, 11] , 政策名字title的尺寸 [96, 96]
为什么输出的不是batchsize[256]而是trainset的数量[96]？
如何修改才能输出batchsize？

你用的命令好像不正确吧