batch_size.

`batch_size` 是配置项，通常用于设置模型训练时每个批次（batch）的数据数量。在 Python 中，特别是在深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 的配置类（如 `config`）中，它用来控制训练过程中的内存使用和性能。

1. **配置文件中的设置**[^1]:

   from config import Config  # 假设Config类有batch_size属性
   class MyModelConfig(Config):
       batch_size = 32  # 设置默认的批大小为32

在创建模型实例时，你可以直接通过这个配置来指定批大小：

   my_model_config = MyModelConfig()
   model = Model(config=my_model_config)

2. **动态计算批次数**:
当你知道总的样本数（`num_samples`）时，可能需要确定能包含完整批次的次数，这时会用到 `//`（整除）运算符：

   num_samples = ...  # 获取样本总数
   batch_size = 64
   num_batch = num_samples // batch_size + 1 if num_samples % batch_size != 0 else 1

如果 `num_samples` 可以被 `batch_size` 整除，`num_batch` 就等于 `num_samples / batch_size`；如果不能整除，则增加一个批次来确保所有数据都被处理。

相关问题--:
1. 如何在PyTorch中设置batch_size？
2. 使用较小的batch_size有什么好处？
3. 在训练过程中为什么要调整batch_size？