为以下代码添加注释batch_size = 64 # Create data loaders. train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size) for X, y in test_dataloader: print(f"Shape of X [N, C, H, W]: {X.shape}") print(f"Shape of y: {y.shape} {y.dtype}") break

# 设置每个 batch 的大小为 64
batch_size = 64

# 创建训练集和测试集的数据加载器
# training_data 和 test_data 是已经处理好的数据集
train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size)

# 循环遍历测试集的数据加载器
for X, y in test_dataloader:
# X 是输入数据，其形状为 [N, C, H, W]，其中 N 为 batch_size，C 为通道数，H 和 W 分别为高度和宽度
print(f"Shape of X [N, C, H, W]: {X.shape}")
# y 是标签数据，其形状和数据类型
print(f"Shape of y: {y.shape} {y.dtype}")
# 只打印一次，即打印第一个 batch 的数据
break

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data_loaders = [ build_dataloader( ds, cfg.data.samples_per_gpu, cfg.data.workers_per_gpu, # cfg.gpus will be ignored if distributed len(cfg.gpu_ids), dist=distributed, seed=cfg.seed, drop_last=True) for ds in dataset ]解释一下这段代码

这段代码是一个列表推导式，用于构建数据加载器（data loader）的列表。

具体来说，它遍历了名为`dataset`的列表，每迭代都会调用`build_d`函数来构建一个数据加载器。build_dataloader`函数接受多个参数包括：

- `ds`：数据集对象，表示要加载的数据集。
- `cfg.data.samples_per_gpu`：表示每个GPU上的样本数。
- `cfg.data.workers_per_gpu`：表示每个GPU上的数据加载器（dataloader）使用的工作线程数。
- `len(cfg.gpu_ids)`：表示GPU的数量。
- `dist=distributed`：表示是否在分布式设置下运行。
- `seed=cfg.seed`：表示随机数种子，用于数据加载器的随机化操作。
- `drop_last=True`：表示如果最后一个batch的样本数不足以填满一个GPU，则丢弃该batch。

通过这个列表推导式，可以一次性构建多个数据加载器，并将其存储在`data_loaders`列表中。每个数据加载器对应一个数据集，可以在训练或评估过程中使用。

需要注意的是，这段代码中的具体实现可能依赖于其他的自定义函数或配置文件。因此，对于完整的理解和使用，请确保你已经了解了相关的代码和配置信息。

def load_data(args): dataset = AFADDataset(args['DATASET'], args['ANNOTATION'], args['INPUT_SIZE'], True) indices = list(range(len(dataset))) np.random.shuffle(indices) val_size = int(args['VAL_RATIO'] * len(dataset)) val_idx, train_idx = indices[: val_size], indices[val_size:] train_sampler = SubsetRandomSampler(train_idx) val_sampler = SubsetRandomSampler(val_idx) train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=args['BS'], sampler=train_sampler, num_workers=args['NW'], pin_memory=True) val_loader = DataLoader(dataset, batch_size=args['BS'], sampler=val_sampler, num_workers=args['NW'], pin_memory=True) data_loaders = {'train': train_loader, 'val': val_loader} return data_loaders用了哪些函数

这段代码使用了以下函数：

- `AFADDataset`：自定义的数据集类，用于加载数据集。
- `list`：Python内置函数，将可迭代对象转换为列表。
- `range`：Python内置函数，用于生成一个整数序列。
- `np.random.shuffle`：NumPy函数，将序列随机排列。
- `int`：Python内置函数，将输入转换为整数。
- `SubsetRandomSampler`：PyTorch函数，用于创建一个采样器对象，用于对数据集进行采样。
- `DataLoader`：PyTorch函数，用于将数据集包装成可迭代的数据加载器对象。
- `{'train': train_loader, 'val': val_loader}`：Python字典，将训练数据加载器对象和验证数据加载器对象打包成一个字典返回。