batch_size = 128

batch_size = 128表示每次训练中传递给程序的数据（样本）个数为128个。使用较大的batch_size可以减少训练的迭代次数，提高训练速度。同时，较大的batch_size还可以发挥硬件的并行处理优势，加快训练过程。然而，较大的batch_size可能会导致内存的需求增加，因此需要考虑硬件设备的内存容量。

相关问题

batch_size = 128的解释

batch_size是深度学习中的一个超参数（hyperparameter），它代表每次训练模型时，输入给模型的样本数量。在训练过程中，通常将所有的训练样本分成若干个batch，每个batch包含batch_size个样本。然后，模型对每个batch中的样本进行前向传播计算和反向传播梯度更新。这样做的好处是可以提高训练效率，减少内存占用以及减小梯度更新的方差。batch_size的大小会影响模型的训练速度、泛化能力以及模型的稳定性等方面。在实际应用中，batch_size的取值需要根据具体的问题来确定，通常的经验是选择一个适中的大小，比如128、256等。

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。