num_workers = d2l.torch.get_dataloader_workers()是什么，如何使用pytorch替代

`num_workers = d2l.torch.get_dataloader_workers()` 是 Dive into Deep Learning（D2L）这本书中定义的一个函数，用于获取数据加载器的默认工作进程数量。在 PyTorch 中，你可以使用 `torch.multiprocessing` 模块的 `cpu_count()` 方法来获取 CPU 的逻辑核数，然后根据需要设置工作进程数量。

以下是一个获取工作进程数量的函数示例：

import torch
import multiprocessing

def get_dataloader_workers():
    return multiprocessing.cpu_count()

使用该函数时，你可以按以下方式设置数据加载器的工作进程数量：

num_workers = get_dataloader_workers()
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers)

其中，`train_dataset` 是你的训练数据集，`batch_size` 是每个批次的大小，`shuffle` 表示是否打乱数据集，`num_workers` 表示工作进程数量，你可以根据需要进行设置。