batch_size = 8有什么作用

batch_size是指每次模型训练时一批数据的大小。具体来说，batch_size = 8表示一次性输入8个数据样本进行训练。

batch_size的作用主要有以下几点：

1. 降低内存占用：一次性将所有数据输入模型会消耗大量内存，而采用batch_size可以将数据分批输入，降低内存占用。

2. 加速模型训练：由于采用batch_size可以并行处理多个数据样本，从而加速模型训练过程。

3. 改善模型泛化能力：采用batch_size可以让模型在每一次训练中都看到不同的数据样本，从而增强模型的泛化能力。

需要注意的是，batch_size的大小需要根据具体的模型和数据集进行调整，过小的batch_size可能会导致模型欠拟合，而过大的batch_size可能会导致模型过拟合。