train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0)

这行代码的作用是创建一个名为 `train_loader` 的数据加载器。该数据加载器中包含了一个名为 `train_dataset` 的数据集，该数据集是用于模型训练的。`batch_size` 是一个超参数，指定每个小批量（mini-batch）的样本数量。`shuffle` 是一个布尔值，指定是否在每个 epoch（训练轮数）开始前随机打乱数据集。`num_workers` 是用于数据加载的子进程数，它的值决定了数据预处理的并行程度。在这个例子中，`num_workers` 的值为 0，表示不使用子进程进行数据加载。最终，该数据加载器可以用于迭代训练集中的数据，以便模型可以逐步地学习数据集中的样本特征。