train_loader = GraphDataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True)解释代码

这段代码是基于 PyTorch Geometric（一个专门用于图神经网络的 PyTorch 库）中的 GraphDataLoader 对象，用于构建训练数据的批量加载器。其中：

- train_dataset 是一个 PyTorch Geometric 中的 Dataset 对象，包含了训练数据集中的所有数据；
- batch_size 是指每个批次（batch）中包含的数据样本数；
- shuffle=True 表示在每个 epoch 开始时，将训练数据集打乱顺序，以增加模型的泛化能力和稳定性。

GraphDataLoader 对象可以自动将一个大型图数据集分成多个小批次，每个批次包含指定数量的图数据，以便在训练模型时进行批量梯度下降（batch gradient descent）。这样可以有效地加速模型的训练，并且可以在计算资源有限的情况下处理更大规模的图数据集。