Freeze_batch_size if Freeze_Train else Unfreeze_batch_size

对于这个问题，你可以根据你的训练需求和资源限制来选择适当的批量大小。

如果你选择冻结训练（Freeze_Train），这意味着你希望在训练过程中固定模型的参数，通常用于微调或迁移学习。在这种情况下，你可以选择一个较大的批量大小（Freeze_batch_size），这样可以利用更多的数据进行训练，并且可以更快地完成训练过程。

如果你选择解冻训练（Unfreeze_Train），这意味着你希望在训练过程中更新模型的参数，通常用于从头开始训练一个模型。在这种情况下，由于参数更新可能会占用更多的计算资源，你可能需要选择一个较小的批量大小（Unfreeze_batch_size），以确保模型训练过程能够在你的计算资源限制下进行。

总而言之，你可以根据冻结与解冻训练的选择，以及你的计算资源限制，选择适当的批量大小来进行训练。