怎么调整dnn的batch_size

要调整深度神经网络的batch_size，需要考虑以下几点：

1. 计算资源：batch_size越大，需要的计算资源就越多，如果你的计算机性能有限，就需要适当减小batch_size。

2. 内存限制：batch_size越大，需要占用的内存就越多，如果你的内存有限，就需要适当减小batch_size。

3. 梯度更新的稳定性：batch_size越大，梯度更新的稳定性就越高，但是如果batch_size过大，可能会导致梯度爆炸或者消失，影响模型的训练效果。

4. 训练速度：batch_size越大，每个epoch的训练速度就越快，但是可能需要更多的epoch才能达到较好的训练效果。

一般来说，可以根据以上因素逐步调整batch_size的大小，观察模型的训练效果。如果调整batch_size后模型的效果变得更好，则可以增大batch_size；如果模型的效果变差，则需要减小batch_size。

在调整batch_size时，建议先将batch_size设置为比较小的值，例如32或64，然后逐步增大或减小。同时还要注意，在改变batch_size后，学习率也需要相应地进行调整，以保证模型的训练效果。