请大神帮忙解决下这两段代码在划分数据集时候的使用区别

鹿酸梅

前提是我已经下载好了CIFAR10数据集。
第一种方法：

1. train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
   
2.                                              download=False, transform=transform)
   
3. 
   
4.     train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=36,
   
5.                                                shuffle=True, num_workers=0)
   
6. 
   
7.     val_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
   
8.                                            download=True, transform=transform)
   
9.     val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_set, batch_size=5000,
   
10.                                              shuffle=False, num_workers=0)

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第二种方法：

1. cifar10_dir = 'F:\Jupyter\CIFAR10'
   
2. X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir)

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我看大多数帖子都是用的第一种方法，但是搞不清这两种方法的区别，是不是因为第一种更好呢？球球大神帮忙解答一下