shuffle=ture

在机器学习中，shuffle=True是一种常见的数据集处理方式，它表示在每个epoch（训练周期）开始前，将训练数据集随机打乱顺序。这么做的目的是为了让模型更好地学习数据之间的关系，因为如果数据在原始顺序下出现某种模式，模型就可能出现过拟合，即在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差。

在PyTorch中，可以通过将shuffle设置为True来启用数据集的随机打乱。例如，在使用DataLoader加载数据集时，可以通过设置`shuffle=True`来启用随机打乱数据集的功能，如下所示：

from torch.utils.data import DataLoader

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)