train_loader = torch.utils.data.DataLoader(torch.utils.data.TensorDataset(x_train, y_train), batch_size=batch_size, shuffle=True)

这段代码的作用是将训练集数据（`x_train` 和 `y_train`）打包成 PyTorch 中的 TensorDataset 类型数据集，再使用 DataLoader 类对数据进行批量读取，以便于输入到神经网络模型中进行训练。其中，`batch_size` 表示每个批次的样本数，`shuffle=True` 表示在每个 epoch 开始时将数据集随机打乱，以增加样本的随机性和模型的鲁棒性。这里使用的是 TensorDataset，它是 PyTorch 中的一种数据集类型，可以将输入数据和对应的标签打包成一个元组，方便后续使用 DataLoader 进行批量读取。