引言
Batch size作為一個在訓練中經常被使用的引數，在圖神經網路的訓練中也是必不可少，但是在TF-GNN中要求使用 merge_batch_to_components() 把batch之后的圖合并成一張圖，表現如下圖：
通過上圖可以看出，在merge之后的圖中的點序號被重新按照順序編號，同時邊的序號也和點序號一樣重新編號，且可以發現子圖與子圖之間并沒有新增邊的連接，需要注意的是對于圖的size，merge只是連接了每個子圖的size而不是以加法的形式增加size，
問題
由于需要在edge pooling中使用attention機制，并且嘗試自己實作attention機制，需要獲取到圖的節點數量，然而發現在圖資料經過merge_batch_to_components() 之后，無法通過正常的方式獲取到圖的節點數量，通過閱讀TF-GNN的源代碼發現，TF-GNN提供了另外一種方式獲取圖的節點數量，
adjacency = graph.edge_sets[edge_set_name].adjacency node_set =graph.node_sets[adjacency.node_set_name(self.tag)] total_node_count = node_set.spec.total_size if total_node_count is None: total_node_count = node_set.total_size
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