trainDataLoader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=trainData, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

这行代码是用来创建一个训练数据的迭代器，它将训练数据集分成了若干个大小为 BATCH_SIZE 的小批次，每次迭代可以获取一个小批次的数据。shuffle=True 表示每个 epoch 训练时都会将数据集打乱，以避免模型学习到数据集中的某些顺序规律。此处用到了 PyTorch 中的 DataLoader 类。

相关问题

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

这段代码创建了一个数据加载器 train_loader，用于在训练过程中批量加载训练数据。

参数解释如下：
- `dataset`：指定要加载的训练数据集，即前面创建的 train_dataset。
- `batch_size`：指定每个批次中的样本数量。
- `shuffle`：设置为 True 表示在每个 epoch 开始时对数据进行打乱，以增加模型的泛化能力。

通过使用数据加载器，你可以迭代访问训练数据集的批次，并将其提供给模型进行训练。在每个 epoch 中，数据加载器会自动将数据打乱并按照指定的 batch_size 划分成小批次进行训练。

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True)

这是一个关于 PyTorch 的问题，train_loader 是一个数据加载器，用于将训练数据集分批次加载到模型中进行训练。其中，train_dataset 是一个数据集对象，args.batch_size 是批次大小，shuffle=True 表示每个 epoch 都打乱数据集的顺序。