train_batch_sampler = make_batch_data_sampler(train_sampler, args.batch_size, args.max_iters)val_sampler = make_data_sampler(val_dataset, False, args.distributed) val_batch_sampler = make_batch_data_sampler(val_sampler, args.batch_size)

这段代码用于创建训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)和验证数据的批次采样器(val_batch_sampler)。

首先，调用了一个名为`make_batch_data_sampler`的函数来创建训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)。它接受三个参数，分别是`train_sampler`，`args.batch_size`和`args.max_iters`。`train_sampler`是之前创建的训练数据的采样器，`args.batch_size`是每个批次的样本数量，`args.max_iters`是最大的迭代次数。通过调用这个函数，可以得到一个用于训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)。

接下来，调用了一个名为`make_data_sampler`的函数来创建验证数据的采样器(val_sampler)。它接受三个参数，分别是`val_dataset`，`False`和`args.distributed`。`val_dataset`是之前获取到的验证数据集对象，`False`表示不需要对验证数据进行洗牌操作，`args.distributed`表示是否使用分布式训练。通过调用这个函数，可以得到一个用于验证数据的采样器(val_sampler)。

最后，再次调用了`make_batch_data_sampler`函数来创建验证数据的批次采样器(val_batch_sampler)。它接受三个参数，分别是之前创建的验证数据的采样器(val_sampler)，`args.batch_size`是每个批次的样本数量。通过调用这个函数，可以得到一个用于验证数据的批次采样器(val_batch_sampler)。