dataloader_train = DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=NUM_WORKERS, pin_memory=False )

这段代码是使用 PyTorch 中的 DataLoader 类来创建一个训练集的数据加载器 dataloader_train。

其中，dataset_train 表示训练集数据源，batch_size 表示每次加载的数据批次大小，shuffle=True 表示在每个 epoch 开始时对数据进行随机排序，num_workers 表示用于数据加载的线程数，pin_memory=False 表示不使用固定内存区域来加速数据传输。

数据加载器的作用是将数据源按照设定的 batch_size 划分为批次，然后通过多线程的方式将这些批次数据加载到 GPU 上进行训练。这样可以大大提高训练效率，并且避免了数据加载过程中的瓶颈。