详解train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_data,config.batch_size,False)

首先需要明确一些概念：

- DataLoader：PyTorch中用于加载数据的工具，可以自动实现数据的批量读取、乱序、并行加速等功能。
- Dataset：PyTorch中用于表示数据集的抽象类，需要继承它并实现其中的__getitem__()和__len__()方法，以便被DataLoader调用。
- batch_size：指每个batch中包含多少个数据样本。
- shuffle：指是否将数据集打乱顺序，以便训练时每个batch中的数据样本是随机的。

在上述背景下，可以解释train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_data,config.batch_size,False)的含义：

- train_data是一个继承自Dataset类的数据集对象。
- config.batch_size是一个整数，表示每个batch中包含多少个数据样本。
- False表示不对数据集进行乱序操作。

因此，train_loader就是一个可以将train_data中的数据按照batch_size分组，并且不进行乱序的DataLoader对象。在使用时，可以通过for循环从train_loader中依次读取每个batch的数据，用于模型的训练。