@d2l.add_to_class(LinearRegression)

`@d2l.add_to_class(LinearRegression)` 是一个装饰器，它用于将 `train_dataloader` 和 `val_dataloader` 这样的数据加载器方法添加到名为 `LinearRegression` 的类上。这个装饰器允许我们在不修改原始类定义的情况下扩展其功能，比如为模型训练和验证提供数据集。

具体来说，当你在 `LinearRegression` 类上应用这个装饰器时，如下面所示：

@d2l.add_to_class(LinearRegression)
def get_dataloader(self, train):
    # 实现数据加载逻辑，如从文件读取、转换等
    if train:
        dataset = ...  # 基于训练数据创建的数据集
    else:
        dataset = ...  # 基于验证或测试数据创建的数据集
    return torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=self.batch_size, shuffle=train)

这样，当实例化 `LinearRegression` 类并调用 `train_dataloader()` 或 `val_dataloader()` 方法时，会自动执行相应的数据加载操作。这使得代码更加模块化，便于复用和管理数据预处理流程。