train_loader = DataLoader(train_data,batch_size = batch_size,shuffle = True)

This line of code creates a DataLoader object named train_loader, which takes in the train_data dataset and splits it into batches of size batch_size. The shuffle parameter is set to True, which means that the order of the data within each batch will be randomized for each epoch during training. This helps to prevent the model from overfitting to the order of the data.

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解释一下train_loader = DataLoader(train_data,batch_size = batch_size,shuffle = True)

这行代码是用来创建一个 DataLoader 对象，用于将训练数据集 train_data 分成多个 batch 进行训练。其中，train_data 是指训练数据集，batch_size 是指每个 batch 的大小，shuffle = True 表示每个 epoch（遍历训练集的次数）时都会对数据进行随机打乱，以增加模型的泛化能力。

解释代码train_loader = Data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

这段代码的作用是创建一个用于训练神经网络的数据加载器，具体解释如下：

- `DataLoader` 是 PyTorch 中用于数据加载的工具类，它可以将数据集划分为多个小批次进行处理。
- `dataset` 参数指定了要加载的数据集，这里是 `train_data`，即训练数据集。
- `batch_size` 参数指定了每个小批次的大小，即每次训练神经网络时会同时处理多少个数据样本。
- `shuffle` 参数指定了是否对数据进行随机打乱，这可以增加数据的随机性，减少模型对数据的依赖性，提高泛化能力。