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 的 DataLoader 对数据集进行批次处理，以便于进行训练。其中，trainset 是数据集，batch_size 是每个批次的大小，shuffle 表示是否打乱数据集顺序，num_workers 是用于数据加载的子进程数。具体来说，这段代码会将数据集 trainset 分成若干个大小为 batch_size 的小批次，每次返回一个小批次给模型进行训练，同时可以利用多个子进程并行地加载数据提高效率。