batch_size=loader_batch

这段代码中的 `batch_size=loader_batch` 是为了设置每个 batch 的样本数。其中，`args.batch_size` 表示用户从命令行传入的 batch size 参数，`args.num_pos` 表示每个样本对应的正样本数量。因此，`loader_batch` 表示一个 batch 中实际上包含的样本数，即 `batch_size * num_pos`。这个值通常会比 `batch_size` 大很多，因为在训练 triplet loss 或者 contrastive loss 时，每个样本都需要与其它样本进行比较，生成正样本和负样本，因此需要使用更多的样本。

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data_iter = data_loader.get_loader(batch_size=args.batch_size)

这行代码应该是使用了一个 data_loader 对象的 get_loader 方法，返回了一个名为 data_iter 的迭代器对象，用于迭代数据集中的批量数据。其中，batch_size 参数来自 args 对象，可能是从命令行参数或配置文件中读取的超参数，用于指定每个批次中包含的样本数量。

具体实现可以参考以下示例代码：

class DataLoader:
    def __init__(self, dataset, batch_size):
        self.dataset = dataset
        self.batch_size = batch_size

    def get_loader(self):
        return iter(torch.utils.data.DataLoader(self.dataset, batch_size=self.batch_size))

# 构建数据集对象
train_dataset = MyDataset(train_data)
test_dataset = MyDataset(test_data)

# 构建数据加载器对象
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=args.batch_size)

# 获取数据迭代器对象
train_iter = train_loader.get_loader()
test_iter = test_loader.get_loader()

在这个示例中，我们首先定义了一个名为 DataLoader 的类，用于包装 PyTorch 的 DataLoader 类。该类接受一个数据集对象和一个批量大小参数，并提供了一个 get_loader 方法，用于返回 PyTorch 的 DataLoader 对象的迭代器。

然后，我们使用自定义的 MyDataset 类来构建训练集和测试集对象，并使用 DataLoader 类来构建数据加载器对象。最后，我们使用 data_loader 对象的 get_loader 方法来获取训练集和测试集的迭代器对象。

train_loader = DataLoader(train, batch_size=cfg.batch_size, shuffle=True, num_workers=0, pin_memory=True) val_loader = DataLoader(val, batch_size=cfg.batch_size, shuffle=False, num_workers=0, pin_memory=True)

这段代码中的参数含义如下：

- `train`和`val`：训练集和验证集的数据集对象
- `batch_size`：批次大小，指每次从数据集中取出的样本数量
- `shuffle`：是否对数据集进行洗牌，即打乱顺序
- `num_workers`：用于数据加载的子进程数
- `pin_memory`：是否将数据保存在锁页内存中，这可以加快数据传输速度。

因此，这段代码的作用是创建了两个数据加载器（train_loader和val_loader），分别用于训练和验证。这两个数据加载器将数据集划分为一批一批的数据，并可以在训练过程中自动进行数据增强等操作。同时，通过设置不同的参数，可以优化数据加载和传输的速度，提高训练效率。