batch_size = 128 dataset = Planify_Dataset(Graphs_pyTorch[1:]) loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

这段代码是使用torch_geometric库中的DataLoader类来处理mini batch的方式。首先，通过TUDataset类加载数据集，并设置参数root为'/tmp/ENZYMES'，name为'ENZYMES'，use_node_attr为True。然后，创建一个DataLoader对象loader，将数据集dataset作为参数传入，并设置batch_size为32，shuffle为True。最后，通过for循环遍历loader，每次迭代得到一个batch的数据。

如果你想将batch_size设置为128，可以按照以下方式修改代码：

batch_size = 128
dataset = Planify_Dataset(Graphs_pyTorch[1:])
loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

这样就将batch_size设置为128，并创建了一个新的DataLoader对象loader。