from torch.utils.data import DataLoader, DistributedSampler解释一下这个库

`from torch.utils.data import DataLoader, DistributedSampler` 这段代码是在PyTorch中导入两个非常重要的数据处理工具：

1. **DataLoader**：这是PyTorch库中的一个高级数据加载器，用于从数据集（如Pandas DataFrame、TensorDataset等）生成批次数据。DataLoader对数据进行随机化（shuffle）、批量处理（batching），并且可以设置各种选项，如批大小(batch size)、worker数、pin_memory等，以提高数据读取性能并支持多线程或多进程处理。

2. **DistributedSampler**：这是一个针对分布式训练的数据采样器。当你的模型在多个GPU或者分布式环境（如Horovod、MPI等）下运行时，DistributedSampler会根据提供的分布式设置（如进程总数、每个进程的全局步数等）动态调整数据的顺序，保证所有进程看到的数据分布是一致的，避免了数据重复或者缺失。这样在训练过程中，不同的进程会访问数据集的不同部分，实现了数据并行。

通过结合DataLoader和DistributedSampler，你可以轻松地将数据分布在多台机器或多个GPU之间进行高效的并行训练。