batch_size=20 dataset = ImageData() dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) device = 'cuda'

这段代码是使用 PyTorch 中的 DataLoader 加载图像数据集，并把它们分成大小为 20 的批次进行训练。其中，`ImageData()` 是你自己定义的数据集类，可能包括图像路径、标签等信息；`shuffle=True` 表示每个 epoch 都对数据集进行洗牌以增加随机性。

`device = 'cuda'` 则是将计算设备设置为 GPU，如果没有可用的 GPU，则可以改为 `device = 'cpu'`，使用 CPU 进行训练。

相关问题

num_epochs = 10 batch_size = 8 dataset = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train) * 0.7) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size]) train_loader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) test_loader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) 这段代码里的训练超参数有哪些

这段代码中的训练超参数包括：

- `num_epochs`：训练的轮数，即遍历整个训练数据集的次数。
- `batch_size`：每个训批次中的样本数量。
- `train_size`：训练数据集的大小，根据总数据集大小和训练集比例计算得出。
- `test_size`：测试数据集的大小，根据总数据集大小和训练集比例计算得出。

其他不是超参数的变量有：

- `dataset`：数据集对象，包含输入特征和对应的标签。
- `train_dataset`：划分后的训练数据集。
- `test_dataset`：划分后的测试数据集。
- `train_loader`：训练数据集的数据加载器，用于将数据分批次加载到模型中进行训练。
- `test_loader`：测试数据集的数据加载器，用于将数据分批次加载到模型中进行测试。

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。