batch_size = 72

根据提供的引用内容，batch_size = 72是一种批尺寸的设置，它是机器学习中一个重要参数。具体来说，增大batch_size可以提高内存利用率和大矩阵乘法的并行化效率，同时减少跑完一次epoch所需的迭代次数，从而加快相同数据量的处理速度。然而，如果batch_size盲目增大，可能会导致内存容量不足，同时达到相同精度所需要的epoch数量也会增加，从而对参数的修正变得更加缓慢。因此，batch_size的设置需要在内存容量和训练效果之间进行权衡和调节。

相关问题

history = model.fit(train_X, train_y, epochs=50, batch_size=72, validation_data=(test_X, test_y), verbose=2, shuffle=False)解释这样代码

这段代码是用来训练一个机器学习模型的。下面是对代码的解释：

- `model.fit()` 函数用于训练模型。
- `train_X` 是训练数据的输入特征。
- `train_y` 是训练数据的目标变量。
- `epochs=50` 指定训练的轮数，也就是模型将会遍历整个训练数据集的次数。
- `batch_size=72` 指定每次训练时使用的样本批次大小，这里设置为 72。
- `validation_data=(test_X, test_y)` 设置验证数据集，用于评估模型在训练过程中的性能。
- `verbose=2` 控制训练过程中打印的信息的详细程度。设置为 2 表示每个epoch都打印一行信息。
- `shuffle=False` 表示在每个epoch内不对训练数据进行随机洗牌。

整个代码的目的是使用训练数据集对模型进行训练，并使用验证数据集评估模型的性能。训练过程将会运行 50 次，并且每次使用 72 个样本进行训练。

train_dataloader.batch_size = Unfreeze_batch_size val_dataloader.batch_size = Unfreeze_batch_size

这句话是在设置训练集和验证集的 batch size，其中 train_dataloader.batch_size 和 val_dataloader.batch_size 都被设置为 Unfreeze_batch_size。这个 batch size 是在模型 fine-tuning 时解冻所有层进行训练时使用的 batch size。