trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)

这段代码是用来创建一个数据加载器 DataLoader 的。其中 trainset 是一个数据集，batch_size 表示每一个 batch 的大小，shuffle 表示是否对数据进行洗牌，num_workers 表示用来加载数据的子进程数。这个 DataLoader 可以用来迭代访问数据集中的数据。

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trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,shuffle=True, num_workers=2) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64, huffle=False, num_workers=2)

这段代码是用来创建数据加载器的。在机器学习中，通常需要将数据分成小批量来进行训练，而数据加载器就是用来将数据按照指定的批量大小加载进来的工具。

其中，trainset和testset是已经准备好的训练集和测试集数据。batch_size指定了每个批次的数据量大小，shuffle=True表示在每个epoch（即一次完整的数据集遍历）开始之前都会将数据打乱顺序（洗牌），这样可以增加模型的泛化能力，num_workers指定了用多少个线程来加载数据，这样可以加快数据的读取速度，提高训练效率。testloader中的shuffle=False表示测试集不需要随机打乱顺序。

trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2)

这段代码是用 PyTorch 中的 DataLoader 对训练数据进行批量处理和数据增强，以便用于模型的训练。其中参数 trainset 是训练数据集，batch_size 是每个批次的数据量，shuffle=True 表示在每个 epoch 时打乱数据集的顺序，num_workers 是用于数据加载的线程数。

具体来说，DataLoader 会将训练数据集划分为若干个大小为 batch_size 的批次，每次训练模型时，都会随机从这些批次中取出一个批次的数据，送入模型进行训练。这样做的好处是可以减少内存占用，提高训练效率，并且在每个 epoch 时随机打乱数据集的顺序可以防止模型过拟合。