实际上就是在加载dataloader那里做了调整，采样器

这段代码定义了一个名为create_data_loaders的函数，用于创建训练集和验证集的数据加载器。

def create_data_loaders(train_transform, eval_transform, datadir, config):traindir = os.path.join(datadir, config.train_subdir)trainset = torchvision.datasets.ImageFolder(traindir, train_transform)

首先，将训练集的路径拼接起来，然后使用torchvision.datasets.ImageFolder函数加载训练集。ImageFolder是一个用于处理图像文件夹数据集的类，它假设图像文件夹的结构是按照类别分组的，每个类别的图像放在对应的子文件夹中。

    if config.labels:with open(config.labels) as f:labels = dict(line.split(' ') for line in f.read().splitlines())labeled_idxs, unlabeled_idxs = datasets.relabel_dataset(trainset, labels)

如果配置中提供了标签文件的路径config.labels，则打开标签文件并将其读取为一个字典。标签文件中的每一行包含图像文件名和对应的标签，通过空格分隔。relabel_dataset函数根据标签文件将训练集中的样本分为有标签和无标签样本，并返回有标签样本的索引和无标签样本的索引。

    assert len(trainset.imgs) == len(labeled_idxs) + len(unlabeled_idxs)

确保有标签样本和无标签样本的数量与训练集中的总样本数量相等。

    if config.labeled_batch_size < config.batch_size:assert len(unlabeled_idxs) > 0batch_sampler = datasets.TwoStreamBatchSampler(unlabeled_idxs, labeled_idxs, config.batch_size, config.labeled_batch_size)else:sampler = SubsetRandomSampler(labeled_idxs)batch_sampler = BatchSampler(sampler, config.batch_size, drop_last=True)

根据配置中的有标签批次大小config.labeled_batch_size和总批次大小config.batch_size，决定使用哪种批次采样方式。如果有标签批次大小小于总批次大小，将使用datasets.TwoStreamBatchSampler创建一个两流批次采样器，该采样器在每个批次中同时包含有标签和无标签样本。否则，将使用SubsetRandomSampler创建一个只包含有标签样本的采样器。

    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_sampler=batch_sampler, num_workers=config.workers, pin_memory=True)

使用torch.utils.data.DataLoader创建训练集的数据加载器，其中采用了上面创建的批次采样器。num_workers参数指定了用于数据加载的子进程数量，pin_memory=True表示将数据加载到固定的内存区域，可以加速数据传输。

    evaldir = os.path.join(datadir, config.eval_subdir)evalset = torchvision.datasets.ImageFolder(evaldir, eval_transform)eval_loader = torch.utils.data.DataLoader(evalset, batch_size=config.batch_size, shuffle=False, num_workers=2*config.workers, pin_memory=True, drop_last=False)

接下来，将验证集的路径拼接起来，然后使用torchvision.datasets.ImageFolder加载验证集。与训练集类似，也使用torch.utils.data.DataLoader创建验证集的数据加载器。

最后，将训练集和验证集的数据加载器作为结果返回。

这段代码的作用是根据配置中的设置，创建训练集和验证集的数据加载器。在半监督学习中，训练集中的样本被分为有标签和无标签样本，并使用不同的批次采样方式对它们进行训练。