详解train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, config.batch_size, False)

`torch.utils.data.DataLoader` 是 PyTorch 提供的一个数据加载器，用于将数据集按照 batch size 分批次加载。该函数的参数如下：

- `dataset`：数据集，通常是继承自 `torch.utils.data.Dataset` 的子类。
- `batch_size`：batch 的大小。
- `shuffle`：是否打乱数据集，默认为 `False`。
- `sampler`：样本采样器，用于定义如何从数据集中采样样本。
- `batch_sampler`：batch 采样器，用于定义如何从数据集中采样 batch。
- `num_workers`：用于数据加载的子进程数量。
- `collate_fn`：将样本列表转换为 mini-batch 的函数。
- `pin_memory`：是否将数据加载到 GPU 的 pin memory 中，默认为 `False`。

在上述参数中，`train_data` 是我们定义的数据集，`config.batch_size` 是我们在配置文件中设置的 batch size，`False` 表示不打乱数据集。这样，我们可以通过 `train_loader` 对数据集进行遍历，每次遍历返回一个大小为 `batch_size` 的 mini-batch。