A batch size

批量大小（Batch Size）是指在神经网络的训练过程中，每次迭代所使用的样本数量。在深度学习中，通常会将数据集分成若干个批次进行训练，每个批次包含了相同数量的样本。通过批量训练，可以减少每次迭代所需的计算量，提高训练效率。同时，批量训练还可以增加模型的泛化能力，避免过拟合的问题。

下面是一个使用TensorFlow进行批量训练的例子：

import tensorflow as tf

# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
batch_size = 32
epochs = 5
model.fit(train_images, train_labels, batch_size=batch_size, epochs=epochs)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('Test accuracy:', test_acc)