for _step, input_data in enumerate(train_loader): 而train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0)，会循环多少次

根据代码中提供的信息，train_loader 是一个 DataLoader 对象，其参数 batch_size 为 64，shuffle 为 True，num_workers 为 0，即使用当前进程加载数据。因此，train_loader 每次会将 train_dataset 中的 64 个样本打包成一个 batch，并且随机打乱样本顺序。如果 train_dataset 中的样本数量不足 64 个，那么 train_loader 最后几个 batch 的大小会小于 64。由于在循环中使用了 enumerate 函数，因此 _step 会记录当前循环的次数，即 train_loader 会循环 train_dataset 中的所有样本，直到遍历完整个数据集为止。因此，train_loader 会循环的次数为 train_dataset 中样本数量除以 batch_size 的上取整值，即 ceil(len(train_dataset) / batch_size)。