动态batchsize

动态batchsize是指在训练过程中根据显存大小或者GPU的利用率等因素不断调整batchsize的大小。这样做的好处是可以最大化地利用GPU资源，提高训练效率。

通常情况下，我们会在训练开始时指定一个固定的batchsize。但是，有时候我们会发现在训练过程中显存不足或者GPU利用率较低，导致训练速度变慢。这时候我们可以动态地调整batchsize，使得训练在GPU上运行的时间更长，从而提高训练效率。

一种实现方法是使用梯度累积（gradient accumulation）技术，即将多个batch的梯度累加起来后再进行参数更新。这样一来，我们可以通过调整累积的batch数来达到动态调整batchsize的目的。

另外，一些深度学习框架也提供了自动调整batchsize的功能，例如PyTorch的torch.utils.data.DataLoader类中的batch_size参数可以设置为自动调整。