model.fit([sigal_train0], target_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=([sigal_test0], target_test), verbose=1, callbacks=[reduce_lr, checkpoint])中batch_size表示什么意思

在使用深度学习模型进行训练时，训练数据通常是一个巨大的数据集。而将整个数据集一次性输入到模型中训练，会导致计算机内存不足的问题。为了解决这个问题，我们将数据集分成若干个批次，每个批次包含一定数量的样本。batch_size就是用来指定每个批次的样本数量的参数。

在训练过程中，每个批次的样本都会被送入模型中进行训练，并且每个批次的训练结果会被用来更新模型的参数。这个过程会不断重复，直到整个数据集都被用来训练模型。通过设置合适的batch_size，可以在保证训练效果的同时，也避免了计算机内存不足的问题。