1. 什么是BatchSize
在训练神经网络时，为了提高计算效率，一般将训练数据分成若干个batch进行训练，每个batch中包含一定数量的训练样例，这个数量就是Batch Size。
2. 动态获取BatchSize
2.1 手动设置BatchSize
在tensorflow中，我们可以手动设置Batch Size。比如以下代码中，我们手动设置Batch Size为128：
# 构造数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(128)
for epoch in range(num_epochs):
for (batch, (inputs, targets)) in enumerate(dataset):
# ... 前向传播和反向传播
在这个例子中，我们使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices方法构造了一个数据集，并将batch_size设置为128。然后我们使用for循环遍历数据集，每次取出128个输入和目标值作为一个batch进行训练。
2.2 根据GPU内存动态设置BatchSize
手动设置Batch Size的方式虽然简单，但没有充分利用计算资源。为了更好地利用GPU内存，我们需要动态设置Batch Size，使得每个batch中的数据量最大，同时不超过GPU的内存限制。
有一种方法是在训练过程中动态调整Batch Size。这种方法需要先预估一个最大的Batch Size，然后在训练过程中动态调整Batch Size，使得每次训练时使用的Batch Size是当前可以使用的最大值。
以下是一个实现动态调整Batch Size的代码：
# 构造数据集，并将batch_size设置为None
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(None)
# 预估一个最大的Batch Size
max_batch_size = int(1024 // tf.nbytes(inputs.dtype))
for epoch in range(num_epochs):
# 训练前先初始化步数和当前Batch Size
step = 0
cur_batch_size = max_batch_size
for (batch, (inputs, targets)) in enumerate(dataset):
step += 1
# 动态调整Batch Size
if inputs.shape[0] < cur_batch_size:
cur_batch_size = inputs.shape[0]
# ... 前向传播和反向传播
在这个例子中，我们使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices方法构造了一个数据集，并将batch_size设置为None。这样做的意思是使用默认的batch_size，即动态调整Batch Size。我们预估了一个最大的Batch Size，然后在训练过程中动态调整Batch Size，使得每次训练时使用的Batch Size是当前可以使用的最大值。
在上面代码中，我们使用了tf.nbytes方法来计算输入的字节数，并根据GPU内存大小调整Batch Size。我们也可以根据其他指标来调整Batch Size，比如计算速度等。
2.3 根据训练数据大小动态设置Batch Size
除了根据GPU内存动态设置Batch Size之外，还可以根据训练数据大小动态设置Batch Size。比如以下代码中，我们根据训练数据大小动态设置Batch Size：
# 计算训练数据的大小
num_train_examples = x_train.shape[0]
train_dataset_size = num_train_examples * tf.nbytes(x_train.dtype)
# 计算Batch Size
batch_size = int((train_dataset_size * temperature) / (1024 * 1024))
# 构造数据集，并将batch_size设置为动态值
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(batch_size)
在这个例子中，我们先计算了训练数据的大小，然后根据训练数据大小计算Batch Size。这个计算公式是：batch_size = (train_dataset_size * temperature) / (1024 * 1024)，其中temperature是一个控制Batch Size的参数，可以根据需求调整。最后，我们使用计算出的Batch Size构造数据集。
3. 总结
本文介绍了如何动态获取Batch Size的大小。我们可以手动设置Batch Size，也可以根据GPU内存大小或训练数据大小动态设置Batch Size。使用动态设置Batch Size的方法可以更好地利用计算资源，提高训练效率。