tr_set, tr_mu, tr_std = prep_dataloader(tr_path, 'train', config['batch_size'], target_only=target_only) dv_set, mu_none, std_none = prep_dataloader(tr_path, 'dev', config['batch_size'], target_only=target_only, mu=tr_mu, std=tr_std) tt_set, mu_none, std_none = prep_dataloader(tr_path, 'test', config['batch_size'], target_only=target_only, mu=tr_mu, std=tr_std)

这段代码用于准备训练、验证和测试数据集的数据加载器。

首先，调用 prep_dataloader() 函数来准备训练数据集 tr_set。该函数接受训练数据集的路径 tr_path、数据集类型 'train'、batch_size（从配置字典 config 中获取）以及 target_only 的值作为输入。根据 target_only 的值，函数可能还会接受额外的 mu 和 std 参数。返回的结果包括 tr_set（训练数据加载器）、tr_mu 和 tr_std（用于标准化数据的均值和标准差）。

接下来，调用 prep_dataloader() 函数来准备验证数据集 dv_set。参数和用法与准备训练数据集类似，不同之处在于数据集类型为 'dev'，同时传入了之前计算得到的 tr_mu 和 tr_std。返回的结果包括 dv_set（验证数据加载器）、mu_none 和 std_none（这里命名为 mu_none 和 std_none 是因为在验证过程中不需要使用均值和标准差进行标准化）。

最后，调用 prep_dataloader() 函数来准备测试数据集 tt_set。参数和用法与准备验证数据集类似，不同之处在于数据集类型为 'test'。同样，返回的结果包括 tt_set（测试数据加载器）、mu_none 和 std_none。