X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42) 将划分好的训练集装载到train_loader中

train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的常用函数。它的作用是将输入的images和labels按照指定的比例（test_size）进行划分，并返回划分好的训练集和测试集。

具体来说，X_train和y_train是训练集的特征和标签，X_test和y_test是测试集的特征和标签。train_test_split函数会将输入的images和labels按照指定的比例进行划分，并将划分好的训练集的特征和标签分别赋值给X_train和y_train，将划分好的测试集的特征和标签分别赋值给X_test和y_test。

在将划分好的训练集装载到train_loader中之前，需要先将X_train和y_train转换为Tensor类型，并创建一个数据加载器train_loader来加载训练集数据。

以下是将划分好的训练集装载到train_loader中的代码示例：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# 将X_train和y_train转换为Tensor类型
X_train_tensor = torch.Tensor(X_train)
y_train_tensor = torch.Tensor(y_train)

# 创建一个TensorDataset对象，用于封装训练集的特征和标签
train_dataset = TensorDataset(X_train_tensor, y_train_tensor)

# 创建一个数据加载器train_loader来加载训练集数据
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

上述代码中，首先使用torch.Tensor将X_train和y_train转换为Tensor类型。然后，使用TensorDataset将转换后的特征和标签封装成一个数据集对象train_dataset。最后，使用DataLoader创建一个数据加载器train_loader，用于按批次加载训练集数据，其中batch_size表示每个批次的样本数量，shuffle表示是否打乱数据顺序。