在选择合适的batch_size时 我们需要综合考虑以下几个方面：

1. 计算材料先说说评估你的结实件材料，包括内存、CPU和GPU等。Ru果材料有限，则应避免用过巨大的batch_size，以免造成内存不够。

   

2. 数据集巨大细小和麻烦度细小数据集适合较细小的batch_size，以足够利用全部数据；巨大数据集Neng用较巨大的batch_size来搞优良训练速度。

3. 训练收敛速度较巨大的batch_size通常Neng加迅速收敛速度，但兴许弄得模型无法从局部Zui优解中跳出。较细小的batch_size兴许需要geng许多的迭代次数，但有助于模型跳出局部Zui优解。

4. 过拟合数据集麻烦度高大时用较细小的batch_size有助于避免过拟合。

python import tensorflow as tf

trainx = ... # 特征数据 trainy = ... # 标签数据

available_memory = 10 # 可用内存巨大细小，单位 GB

dataset_size = len

averagesamplememory = 4 # 单个样本平均内存占用，单位 MB maxbatchsize = int # Zui巨大 batch_size

batchsize = min # 选择较细小的 batchsize 以避免 OOM

dataset = tf.data.Dataset.fromtensorslices) dataset = dataset.shuffle).batch

在实际操作中，兴许需要通过许多次试试来找到Zui优的batch_size。你Neng从细小批量开头，逐步许多些，直到找到既不会弄得OOM，又Neng实现高大效训练的batch_size。