我正在尝试使用Pytorch预测MNIST的某些图像，但是我无法从0-60,000范围内选择任何索引。 首先，我添加了“ drop_last = True”，因为我注意到最后一个不完整的批次没有被丢弃，我以为可以解决问题，但事实并非如此。如果批处理大小为256，则可以选择预测的最大索引为255。如何解决此问题？ 这是我获取图像的方式：

images = MNIST('mnist_data',transform=T,download=True,train=True)
image_loader = torch.utils.data.DataLoader(images,batch_size=256,drop_last=True,shuffle=True)

以及我如何做出预测：

image_index = 258
value = (images[image_index])
prediction = Net().forward(value)

然后我得到 IndexError：索引258超出尺寸0的大小256的范围