# 模型参数设定 batch_size = args.batch_size seed_everything(seed=args.seed) device = torch.device(f"cuda:{args.cuda}" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

这代码的作用是设置模型参数，包括batch size、随机种子等。其中，args.batch_size是从命令行参数中传入的batch size大小，seed_everything()函数用于设置随机种子，以保证实验的可重复性。device变量用于指定模型运行的设备，如果可用的话则使用GPU，否则使用CPU。

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train_loader = torch.utils.data.DataLoader( train_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory =True, shuffle=True)

这段代码创建了一个用于训练的数据加载器（DataLoader），用于从训练集（train_set）中加载数据并生成小批量的数据样本。

参数说明:
- train_set: 训练集数据集对象，包含了训练数据样本。
- batch_size: 每个小批量中的样本数量。
- num_workers: 加载数据时使用的线程数。
- pin_memory: 是否将加载的数据存储在固定的内存中，以提高数据读取效率（通常在使用GPU时设置为True）。
- shuffle: 是否对训练集进行随机重排，以使每个epoch中的样本顺序随机化。

通过使用这个数据加载器，可以在训练过程中方便地迭代获取小批量的训练样本。每次迭代获取的样本都是经过shuffle和batch处理后的，并且可以利用多线程加速数据加载的过程。

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True)

这是一个关于 PyTorch 的问题，train_loader 是一个数据加载器，用于将训练数据集分批次加载到模型中进行训练。其中，train_dataset 是一个数据集对象，args.batch_size 是批次大小，shuffle=True 表示每个 epoch 都打乱数据集的顺序。