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。

相关问题

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。

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

这段代码是用于载入 MNIST 数据集，并将其转换为 PyTorch 的 Tensor 格式。其中 train_dataset 和 test_dataset 分别代表训练集和测试集，root 参数指定了数据集的根目录，transform 参数指定了数据集的预处理方式，ToTensor() 方法将数据集中的图片转换为 Tensor 格式。train_loader 和 test_loader 分别是训练集和测试集的 DataLoader，用于批量读取数据。batch_size 参数指定了每个批次的数据量，shuffle 参数指定了是否在每个 epoch 时对数据进行随机洗牌。