batch_size应该怎么设置_batchsize设置多少

在训练中：我们通常会将batch_size设置较大，从而使得GPU或者CPU满载运行，提高训练的速度。并且会使梯度下降的方向更加准确。并且不使用较小的batch_size，举一个极端的例子：如果batch_size为1时，因为每一个样本都具有自己独特的特征，会对梯度的计算产生波动，即模型的收敛是不利的。
梯度的方差表示为：

公式解读：D(cx)=c^2D(x)
m即BATCH_SIZE设置大小，即增大BATCH_SIZE的大小可以使得梯度方差的大小减小。直接使梯度更加准确。

但在测试中：我们通常会将batch_size设置为1，主要是因为一些将数据统一的操作来使其可以放到一个batch中（例如：cv领域中的将图像调整大小致相同，NLP领域中Bert模型也会将token长度的向同一个batch中最大的长度对齐）
这样就会带来一个问题，模型效果的降低，所以在测试时：为了尽可能的表现模型的能力，设置batch_size为1。
以上的观点不适用于全部情况，应该根据自己的实际情况来看。

若输入模型数据shape固定，验证时对Batch_size无限制。
若输入模型数据shape不固定，验证时对Batch_size设置为1。