train_dl = DataLoader(dataset=train_ds, batch_size=batch_size, shuffle=True)

这行代码是用来创建一个数据加载器（DataLoader）对象，将训练数据集（train_ds）中的数据按照指定的批次大小（batch_size）进行划分，并且在每个 epoch（一个 epoch 表示训练数据集中所有数据都被使用一次）开始时随机打乱数据顺序（shuffle=True）。

数据加载器是 PyTorch 中用于读取数据的重要工具，它可以让我们方便地对数据进行批次划分、打乱数据顺序和并行读取等操作。通过调用数据加载器的 next() 方法，我们可以逐批次地从训练数据集中读取数据并送入模型进行训练。

相关问题

train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, collate_fn=train_dataset.collate_fn, drop_last=True)

这行代码的作用是创建一个训练数据集的数据加载器，用于按批次加载训练数据。其中，train_dataset是训练数据集，batch_size是每个批次包含的样本数，shuffle=True表示在每个epoch开始时对数据进行随机洗牌，collate_fn是一个用于组合样本的函数，drop_last=True表示如果最后一个批次的样本数不足batch_size，则丢弃该批次。

num_epochs = 10 batch_size = 8 dataset = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train) * 0.7) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size]) train_loader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) test_loader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) 这段代码里的训练超参数有哪些

这段代码中的训练超参数包括：

- `num_epochs`：训练的轮数，即遍历整个训练数据集的次数。
- `batch_size`：每个训批次中的样本数量。
- `train_size`：训练数据集的大小，根据总数据集大小和训练集比例计算得出。
- `test_size`：测试数据集的大小，根据总数据集大小和训练集比例计算得出。

其他不是超参数的变量有：

- `dataset`：数据集对象，包含输入特征和对应的标签。
- `train_dataset`：划分后的训练数据集。
- `test_dataset`：划分后的测试数据集。
- `train_loader`：训练数据集的数据加载器，用于将数据分批次加载到模型中进行训练。
- `test_loader`：测试数据集的数据加载器，用于将数据分批次加载到模型中进行测试。