处理大规模数据集时，PyTorch提供了几种方法：

使用DataLoader：DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具，可以对数据集进行批处理、打乱顺序等操作。可以通过设置参数来控制批处理大小、是否打乱数据等。通过使用DataLoader，可以高效地加载大规模数据集，并在训练过程中进行批处理。

使用Dataset类：可以通过自定义Dataset类来加载大规模数据集。Dataset类可以自定义数据加载的方式，包括从文件中读取数据、从数据库中读取数据等。通过自定义Dataset类，可以灵活地处理各种不同格式的数据集。

使用内置的数据集：PyTorch还提供了一些内置的数据集，如MNIST、CIFAR-10等。这些数据集已经预先处理好，并且可以通过调用torchvision.datasets来加载。通过使用内置的数据集，可以快速方便地加载常用的数据集进行训练和测试。

总之，PyTorch提供了多种方法来处理大规模数据集，可以根据具体的需求选择合适的方式来加载数据。通过合理地使用DataLoader、自定义Dataset类和内置的数据集，可以高效地处理大规模数据集并进行训练。