train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True,num_workers=0)

这段代码的功能是创建一个用于训练的数据加载器对象，该对象可以对训练集数据进行批量加载、打乱顺序和并行处理等操作，以提高训练效率和模型性能。具体来说，这里使用的是 PyTorch 中的 `DataLoader` 类，它可以将数据集对象（这里是 `train_dataset`）包装成一个可迭代的数据加载器，每次从中加载一个批次（batch）的数据用于训练。`batch_size` 参数指定了每个批次的样本数量，`shuffle` 参数指定是否打乱数据集顺序，`num_workers` 参数指定了用于数据加载的进程数。在这里，`num_workers` 参数值为 0，表示不使用额外的进程进行数据加载。