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。