在PyTorch中，批量預測的方法通常涉及使用DataLoader加載數據批次，并將批次送入模型進行推理。具體步驟如下：

1. 構建數據集：首先，你需要構建一個自定義的數據集類，該類需要繼承自torch.utils.data.Dataset，并實現__len__和__getitem__方法，用于返回數據集的長度和數據樣本。

2. 創建數據加載器：使用torch.utils.data.DataLoader類來創建一個數據加載器，它可以方便地將數據劃分為小批次進行處理。在創建數據加載器時，你需要指定要使用的數據集、批次大小、是否打亂數據等參數。

3. 加載模型：加載你的訓練好的PyTorch模型，可以使用torch.load加載模型的權重或整個模型。

4. 批量預測：使用加載的模型對數據進行批量預測。對于每個數據批次，你需要使用模型.forward()方法來獲取預測結果。

下面是一個簡單的示例代碼：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader

# 1. 構建數據集類
class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

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

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

# 2. 創建數據加載器
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
dataset = MyDataset(data)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=3, shuffle=False)

# 3. 加載模型
model = torch.load('model.pth')

# 4. 批量預測
predictions = []
for batch in dataloader:
    inputs = batch  # 根據自定義的數據集類，每個batch都是一個樣本
    outputs = model(inputs)
    predictions.extend(outputs.tolist())

在上述示例中，我們構建了一個簡單的數據集類MyDataset，數據集包含了數字1到10。然后，我們創建了一個數據加載器dataloader，將數據集劃分為批次，每個批次包含3個樣本。接下來，我們加載了一個訓練好的模型model，并使用數據加載器批量預測數據。最后，預測結果存儲在predictions列表中。