读取数据集的batch_size是什么意思

在深度学习中，数据集通常非常大，无法一次性全部加载到内存中进行训练。因此，我们需要将数据集分成若干个batch，每次从数据集中选择一个batch进行训练。batch_size就是指每个batch中包含的样本数量。

例如，如果我们有一个大小为1000的数据集，并且设置batch_size为10，那么我们将数据集分成100个batch，每个batch包含10个样本。在训练过程中，每次从这100个batch中随机选择一个batch进行训练，直到训练完所有的batch。这样做的好处是可以更好地利用计算资源，同时也可以避免过拟合。