batchsize死什么

batchsize是深度学习中的一个重要超参数，它决定了每次训练时模型所处理的样本数量。具体来说，batchsize表示每次训练时从训练集中取出的样本数量，这些样本会一起输入到模型中进行训练。训练集中的所有样本都会被分成若干个batch，每个batch中的样本数量就是batchsize。

batchsize的大小对模型的训练有着很大的影响。较小的batchsize可以提高模型的收敛速度，因为每次更新梯度时只需要计算一小部分训练集中的样本。然而，较小的batchsize也会带来一些问题，如训练过程中的噪声干扰和梯度方向不稳定等。

较大的batchsize可以减少训练过程中的噪声干扰，提高梯度方向的稳定性，从而提高模型的训练效果。但是，较大的batchsize也会占用更多的内存，需要更大的显存来存储数据和计算梯度，同时也会导致训练速度变慢。

因此，选择合适的batchsize是非常重要的，需要根据具体的任务和模型来进行调整。在实际应用中，batchsize通常是一个调参的重要超参数，需要通过实验来确定最佳的取值。