DataLoader(train_data, batch_size=args['batch_size'], num_workers=4, shuffle=True)

This line of code initializes a DataLoader object to load and process training data in batches.

The DataLoader takes in the following arguments:
- `train_data`: This is the training data that will be loaded and processed in batches. It is typically a PyTorch dataset object.
- `batch_size`: This specifies the number of samples in each batch.
- `num_workers`: This specifies the number of worker processes to use for data loading. Using multiple workers can speed up the data loading process.
- `shuffle`: This specifies whether to shuffle the data before loading it. Shuffling the data can help prevent the model from overfitting to the order of the training data.

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train_loader = torch.utils.data.DataLoader( train_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory =True, shuffle=True)

这段代码创建了一个用于训练的数据加载器（DataLoader），用于从训练集（train_set）中加载数据并生成小批量的数据样本。

参数说明:
- train_set: 训练集数据集对象，包含了训练数据样本。
- batch_size: 每个小批量中的样本数量。
- num_workers: 加载数据时使用的线程数。
- pin_memory: 是否将加载的数据存储在固定的内存中，以提高数据读取效率（通常在使用GPU时设置为True）。
- shuffle: 是否对训练集进行随机重排，以使每个epoch中的样本顺序随机化。

通过使用这个数据加载器，可以在训练过程中方便地迭代获取小批量的训练样本。每次迭代获取的样本都是经过shuffle和batch处理后的，并且可以利用多线程加速数据加载的过程。

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True, num_workers=args.num_workers, pin_memory=True)代码解读

这段代码是用来将训练数据集加载进来并进行批次处理的。其中train_dataset指的是训练数据集，args.batch_size表示批次大小，shuffle=True表示在每个epoch开始前随机打乱数据集顺序，num_workers=args.num_workers表示加载数据时使用的线程数，pin_memory=True表示将数据放入GPU内存，以加快训练速度。