self.test_loader = DataLoader( test_dataset, batch_size=self.args["batch_size"], shuffle=False, num_workers=self.args["num_workers"], )

这段代码使用PyTorch库中的DataLoader类创建了一个名为`self.test_loader`的数据加载器。该数据加载器用于加载测试数据集。

具体参数的含义如下：
- `test_dataset`：要加载的测试数据集。通常是一个自定义的Dataset对象。
- `batch_size`：每个批次中的样本数量。这里使用了`self.args["batch_size"]`来获取批次大小，可能是从配置文件或命令行参数中获取的值。
- `shuffle`：是否在每个epoch之前对数据进行洗牌。这里设置为`False`，表示不进行洗牌，保持数据的原始顺序。
- `num_workers`：用于数据加载的线程数。这里使用了`self.args["num_workers"]`来获取线程数，可能是从配置文件或命令行参数中获取的值。

通过创建数据加载器，可以方便地对测试数据进行批量处理和迭代。在训练或评估模型时，可以使用这个数据加载器从测试数据集中获取批次数据，并进行相应的操作。