安装from torch.utils.data import DataLoader

`from torch.utils.data import DataLoader` 这行代码是在PyTorch中导入DataLoader模块的关键部分。DataLoader是PyTorch库的一部分，专门用于处理数据集，特别是在训练深度学习模型时。它简化了将大量数据（例如图片、文本或其他结构化的输入）转换成可供模型训练的小批量数据的过程。

当你想要从硬盘或者其他来源读取数据，并按照一定的批次（batch size）进行组织时，DataLoader会帮你做到这一点。它通常配合`torch.utils.data.Dataset`（数据集）一起使用，因为Dataset负责存储和提供数据样本。安装好PyTorch之后，这个模块就会自动可用，不需要额外下载。

使用例子一般包括：

train_dataset = YourDataset() # 自定义的数据集实例
dataloader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)

这将创建一个带有多线程并随机打乱数据的训练数据加载器。