train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True, num_workers=args.workers, pin_memory=True)

这段代码是使用 PyTorch 的 DataLoader 对象来读取训练数据。具体来说，它会将 train_dataset 分成若干个 batch，并在每个 epoch 中对所有 batch 进行随机打乱，以避免模型过度拟合。batch_size 参数指定每个 batch 中样本的数量，shuffle 参数指定是否打乱顺序，num_workers 参数指定在读取数据时使用的进程数，pin_memory 参数指定是否将数据存储在 CUDA 主机内存中，以加快数据传输速度。

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self.train_loader = data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_sampler=train_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True) self.val_loader = data.DataLoader(dataset=val_dataset, batch_sampler=val_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True)

这段代码是用来创建训练数据加载器和验证数据加载器的。它使用了PyTorch的DataLoader类来加载数据集。在训练过程中，数据集会被分成小批次进行训练，而DataLoader类则提供了方便的接口来实现这一功能。

在这段代码中，train_dataset和val_dataset分别是训练集和验证集的数据集对象。train_batch_sampler和val_batch_sampler是用来定义每个小批次的采样策略的对象。

num_workers参数指定了用于数据加载的线程数量。pin_memory参数为True表示将数据加载到固定的内存中，这可以提高数据加载的效率。

综上所述，这段代码的作用是创建训练数据加载器和验证数据加载器，并配置了相关的参数来实现数据加载的功能。

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

这段代码用了以下函数：

- `AFADDataset`: 自定义的数据集类，用于读取和处理数据集。
- `list`, `range`: Python 的内置函数，用于生成索引列表。
- `np.random.shuffle`: NumPy 的函数，用于打乱索引列表的顺序。
- `int`: Python 的内置函数，用于将浮点数转换为整数。
- `SubsetRandomSampler`: PyTorch 的采样器类，用于指定数据集的子集。
- `DataLoader`: PyTorch 的数据加载器类，用于并行加载数据。
- `{'train': train_loader, 'val': val_loader}`: Python 的字典数据类型，用于存储训练集和验证集的数据加载器。