dataloader加载train test

感谢您的提问！为了使用dataloader加载train和test数据集，您需要先准备好数据集。您可以将数据集转换为PyTorch中的Dataset对象，然后使用DataLoader类将其转换为可迭代的数据加载器。下面是一个示例代码，假设我们有一个名为train_dataset和test_dataset的训练和测试数据集。

from torch.utils.data import DataLoader

# 定义批量大小
batch_size = 32

# 创建train和test数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

在上面的代码中，我们首先导入了DataLoader类，然后定义了批量大小为32。接下来，我们使用DataLoader类创建了train_loader和test_loader数据加载器，并将train_dataset和test_dataset作为参数传递给它们。我们还将shuffle参数设置为True和False，以使训练和测试数据集在每个epoch中随机打乱和不打乱。

希望这可以帮助到您！