data_iter = data_loader.get_loader(batch_size=args.batch_size)

这行代码应该是使用了一个 data_loader 对象的 get_loader 方法，返回了一个名为 data_iter 的迭代器对象，用于迭代数据集中的批量数据。其中，batch_size 参数来自 args 对象，可能是从命令行参数或配置文件中读取的超参数，用于指定每个批次中包含的样本数量。

具体实现可以参考以下示例代码：

class DataLoader:
    def __init__(self, dataset, batch_size):
        self.dataset = dataset
        self.batch_size = batch_size

    def get_loader(self):
        return iter(torch.utils.data.DataLoader(self.dataset, batch_size=self.batch_size))

# 构建数据集对象
train_dataset = MyDataset(train_data)
test_dataset = MyDataset(test_data)

# 构建数据加载器对象
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=args.batch_size)

# 获取数据迭代器对象
train_iter = train_loader.get_loader()
test_iter = test_loader.get_loader()

在这个示例中，我们首先定义了一个名为 DataLoader 的类，用于包装 PyTorch 的 DataLoader 类。该类接受一个数据集对象和一个批量大小参数，并提供了一个 get_loader 方法，用于返回 PyTorch 的 DataLoader 对象的迭代器。

然后，我们使用自定义的 MyDataset 类来构建训练集和测试集对象，并使用 DataLoader 类来构建数据加载器对象。最后，我们使用 data_loader 对象的 get_loader 方法来获取训练集和测试集的迭代器对象。