解释一下train_loader = DataLoader(train_data,batch_size = batch_size,shuffle = True)

这行代码是用来创建一个 DataLoader 对象，用于将训练数据集 train_data 分成多个 batch 进行训练。其中，train_data 是指训练数据集，batch_size 是指每个 batch 的大小，shuffle = True 表示每个 epoch（遍历训练集的次数）时都会对数据进行随机打乱，以增加模型的泛化能力。

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train_loader = DataLoader(train_data,batch_size = batch_size,shuffle = True)

This line of code creates a DataLoader object named train_loader, which takes in the train_data dataset and splits it into batches of size batch_size. The shuffle parameter is set to True, which means that the order of the data within each batch will be randomized for each epoch during training. This helps to prevent the model from overfitting to the order of the data.

解释一下if __name__ == '__main__': train_data = SeqDataset(txt='./train_list.txt', transform=data_transforms) train_loader = DataLoader(train_data, shuffle=True, num_workers=20, batch_size=BATCH_SIZE)

这段代码是Python中一个非常常见的语句，作用是判断当前代码是不是被直接运行的。如果是，就会执行if后面的代码，通常是调用函数或者启动程序；如果不是，比如当前代码是被其他引用的模块调用的，那么if后面的代码就不会被执行。具体到这段代码中，是用来读取名为'train_list.txt'的文件中的数据，并使用PyTorch的DataLoader函数生成一个batch_size为BATCH_SIZE的数据集，用于训练模型。其中的transform参数指定了对数据集进行预处理的transform函数，num_workers参数指定了使用多少个进程来并行加载数据，shuffle参数指定了是否对数据打乱顺序。