自分用copilot生成　torchロードと結合の軽量化

もちろんです。先ほどのバッチ処理のコードとモデルの結合のコードを組み合わせると、以下のようになります：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# データセットクラスを定義します
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

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

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

# 分割されたモデルファイルのパスをリストに格納します
model_parts = ['path_to_model_part1.bin', 'path_to_model_part2.bin']

# データセットを作成します
dataset = MyDataset(model_parts)

# DataLoaderを作成します（バッチサイズを指定します）
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1)

# バッチ処理を行います
parts = []
for batch in dataloader:
    # バッチデータをロードします
    part = torch.load(batch[0], map_location=torch.device('cpu'))
    parts.append(part)

# モデルのパーツを結合します
model = torch.cat(parts, dim=0)

# 結合したモデルを保存します
torch.save(model, 'path_to_combined_model.bin')

上記のコードでは、DataLoaderを使用して分割されたモデルファイルを一つずつロードし、それらを結合しています。これにより、大量のデータを効率的に処理することができ、RAMの使用量を抑えることが可能です。この方法を試してみてください。それでも問題が解決しない場合は、お知らせください。引き続きサポートいたします。よろしくお願いいたします。