trainer.fit(model, trainloader, valloader)中pytorch_lightning库的fit方法，以及训练数据如何传递的

`trainer.fit(model, trainloader, valloader)`中的第二个参数`trainloader`和第三个参数`valloader`分别是训练集和验证集的数据加载器。在PyTorch中，数据加载器是一个可迭代的对象，用于从数据集中批量读取数据。`trainloader`和`valloader`都可以是PyTorch中的`DataLoader`对象。

在`fit`方法中，PyTorch Lightning库会自动对模型进行训练和验证。在每个训练epoch中，`fit`方法会从`trainloader`中读取一个批次的训练数据，然后将其输入到模型中进行训练；在完成一个epoch的训练后，`fit`方法会从`valloader`中读取一个批次的验证数据，然后对模型进行验证，计算验证指标并输出。

由于PyTorch Lightning库封装了训练和验证的过程，因此我们只需要传递训练集和验证集的数据加载器即可，不需要手动编写训练和验证的代码。

需要注意的是，数据加载器中的数据应该是已经进行了预处理和转换的。例如，如果我们要对图像进行分类，那么我们需要将图像进行标准化和缩放，并将其转换为PyTorch中的`Tensor`对象。这些预处理和转换的步骤可以在数据加载器中进行，以便于在训练和验证过程中使用。