DataLoaderのふるまいの正解がわからない

PyTorchで自作のDetasetを作ってDataLoaderに渡して中身の確認をしています。
CSVの中身です。
ID CLS VAL (VALに０、１が４０個入っています)
0 　　0 1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0
1 　　0 　1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1,0
2 　　1 　1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0,1,0,1,1,0
3 　　0 　1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,0,1,0
4 　　0 　1,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0
... 　　... ...
995 　0 　1,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0
996 　1 　1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,1,0,0,0,1,0,1,0,1,0
997 　0 　1,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,1,1,0,1,1,1,0,0,0,1,1,0,0
998 　1 　1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,1,0,1,0,0,1,1,1,0,0
999 　1 　1,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,1,1,0,1,1,0,1,0,1,1,0,0,0
[ID]と[VAL]を[data]としてlistに-->[[1, 0, 1,・・・・0, 1, 0, 1, 0, 1]、[1, 0, 0, ・・・・0, 0, 0,]・・ ]]
[CLS]をlabelとして[list]に-->[[0],[1],[0],・・・・・・]]
Datasetでは、　returnで　data,label　を１組ずつ返してます。

下記のコードでprintして、

Python
1dataset=MyDataset('data.csv') #csvを読み込んで、dataとlabelを返すようなdatasetです。
2dataset_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset,
3                                             batch_size=２, shuffle=True)
4for i, data in enumerate(dataset_loader):
5    print(data)

出力のイメージ

datasizeは４０個の要素が入ったベクトルが１０００個、batch_size=2であれば、２組５００セット返ってくることをイメージ
[[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],1.0],[[1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],0.0]・・・・

実際出てきたのはこのように２つづつのdataと最後にlabelがくっついたものでした。
[[tensor([0, 0]), tensor([0, 0]), tensor([0, 0]), tensor([0, 0]), tensor([0, 0]), tensor([0, 0]), ・・・・・・・・・・([0, 0])], tensor([0., 0.], dtype=torch.float64)]

色々試して見たら、DataLoaderで、batch_size=Noneにするとイメージしていたような出力となりました。

python
1dataset=MyDataset('data.csv') 
2dataset_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset,
3                                             batch_size=None, shuffle=True)