trainLoader = DataLoader(dataset=train, batch_size=batchSize, shuffle=True)

这段代码用于创建 PyTorch 的数据加载器 `trainLoader`，用于将训练数据集 `train` 划分成若干个 batch 进行训练。

1. `train` 是一个 PyTorch 的数据集，包含了训练数据集的所有样本。

2. `batchSize` 是一个整数，表示每个 batch 中包含的样本数。

3. `shuffle=True` 表示在每个 epoch 开始时，都对训练数据集进行重新洗牌，以便将样本的顺序打乱，从而让模型更好地学习到数据集的特征。

4. `DataLoader` 是 PyTorch 提供的数据加载器，用于将数据集划分成若干个 batch 进行训练。`DataLoader` 的三个参数分别是数据集、batch 大小和是否打乱顺序。在这个例子中，我们将训练数据集 `train` 划分成若干个大小为 `batchSize` 的 batch，每个 epoch 开始时都重新洗牌一次。

通过这个数据加载器，我们可以方便地将训练数据集分成若干个 batch 进行训练，从而加速模型的训练过程。