batch_size=20 dataset = ImageData() dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) device = 'cuda'

这段代码是使用 PyTorch 中的 DataLoader 加载图像数据集，并把它们分成大小为 20 的批次进行训练。其中，`ImageData()` 是你自己定义的数据集类，可能包括图像路径、标签等信息；`shuffle=True` 表示每个 epoch 都对数据集进行洗牌以增加随机性。

`device = 'cuda'` 则是将计算设备设置为 GPU，如果没有可用的 GPU，则可以改为 `device = 'cpu'`，使用 CPU 进行训练。