尽管Batch Size有很多优点，但选择适当的Batch Size仍然是一个有挑战性的任务，因为它依赖于数据集的大小、模型的架构、硬件资源和训练算法等因素。总之，增大 Batch Size 可以提高训练效率和性能，但需要权衡硬件资源、内存需求和模型性能，以确保选择一个合适的 Batch Size 值。：通常，较大的 Batch Size 需要更大的学习率，而较小的 Batch Size 需要更小