opt.batch_size

opt.batch_size是指在机器学习中用于训练的批量大小。批量大小是指在每次迭代中同时处理的样本数量。较大的批量大小可以提高训练速度，但可能会占用更多的内存。较小的批量大小可以减少内存占用，但训练速度可能会变慢。

在深度学习中，通常使用小批量梯度下降（mini-batch gradient descent）来更新模型参数。这意味着在每次迭代中，我们不是使用单个样本来计算梯度和更新参数，而是使用一小批样本。批量大小的选择通常是一个权衡，需要根据具体问题和计算资源进行调整。