data = torch.tensor(data.values) # 构建数据集 dataset = torch.utils.data.TensorDataset(data) # 构建数据加载器 dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)代表什么意思

这段代码是在使用 PyTorch 构建数据集和数据加载器的过程。具体来说：

1. `data.values` 是将数据集中的数据提取出来，转换成一个 Numpy 数组。

2. `torch.tensor(data.values)` 将 Numpy 数组转换成 PyTorch 中的 Tensor 数据类型。

3. `torch.utils.data.TensorDataset(data)` 是将 Tensor 类型的数据封装成 PyTorch 中的数据集，方便后续处理。

4. `torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)` 则是将数据集封装成数据加载器，方便进行批量处理。其中，`batch_size` 表示每次加载的数据批次大小，`shuffle` 表示是否将数据集随机打乱。

综合起来，这段代码的作用是将原始数据转换成 PyTorch 中的 Tensor 类型，并将其封装成数据集和数据加载器，以便后续进行机器学习模型的训练。