trainLoader = DataLoader(dataset=train, batch_size=batchSize, shuffle=True)

这段代码创建了一个名为trainLoader的DataLoader对象，它将训练数据集train作为输入，并指定了批大小为batchSize。此外，shuffle=True参数表示是否对数据集进行随机重排，以便在每个epoch中随机访问数据。通常建议在训练时打开shuffle，以避免模型过度拟合训练数据。最后，trainLoader可以用于在训练模型时加载数据集并将数据分批输入到模型中进行训练。

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。

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。