train_data_load = DataLoader(train_data,batch_size=10,shuffle=True,drop_last=False,num_workers=2,pin_memory=True)

这段代码是用来创建一个PyTorch中的数据加载器。其中，train_data是之前定义的训练数据集对象，batch_size=10表示每次加载10个数据项，shuffle=True表示每次加载数据时打乱数据集的顺序，drop_last=False表示如果最后一个batch的大小不足10个数据项则不抛弃，num_workers=2表示使用两个进程来加载数据，pin_memory=True表示将数据加载到GPU的固定内存中，以加速数据加载。

可以通过循环这个数据加载器来逐个读取数据项，然后送入模型进行训练。例如：

for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(train_data_load):
    # 处理 inputs 和 targets
    # 训练模型

在迭代过程中，每次循环会返回一个batch的inputs和targets，可以将它们送入模型中进行训练。