在深度学习中选择适当的批量大小，包括Transformer等模型，需要仔细考虑和实验。批量大小是在训练过程中一次前向传播和反向传播处理的样本数量。在选择Transformer模型的批量大小时，以下是一些要考虑的因素：
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内存限制：由于自注意机制，Transformer通常需要大量的内存。批量大小越大，所需内存就越多。确保您的硬件（例如GPU）有足够的内存来容纳您选择的批量大小。
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训练时间：较大的批量大小可以通过在示例之间并行化操作提供计算效率。这可以加快训练速度，因为更多的计算可以同时进行。然而，过大的批量大小可能会导致次优结果或收敛速度较慢。
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泛化能力：较小的批量大小往往有助于更好的泛化能力。它们允许模型遇到更多样化的示例并更频繁地更新其参数。这可以防止过拟合，并提高在未见数据上的性能。然而，非常小的批量大小可能会引入噪音并减慢训练速度。
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数据集大小：您的数据集的大小是另一个要考虑的因素。如果您有一个大型数据集，您可以选择更大的批量大小。相反，对于较小的数据集，您可能需要使用较小的批量大小以防止过拟合，并增加模型所见示例的多样性。
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经验评估：尝试不同的批量大小并评估它们对您特定任务和数据集的影响。在训练和验证过程中监控损失和准确性等指标。您可以从一个适中的批量大小开始，然后根据性能增加或减小它。
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硬件限制：考虑用于训练的硬件资源。如果您的内存有限或GPU较小，则可能需要选择适应这些限制的较小批量大小。
如前所述，没有固定的批量大小的“起始数”被普遍推荐或遵循。初始批量大小的选择取决于先前讨论的因素，如内存限制，数据集大小和硬件限制。然而，对于许多深度学习任务，常用的起始点是批量大小为32。
选择大约32左右的批量大小是因为它在计算效率和泛化能力之间取得了平衡。这个大小可以在大多数GPU上进行并行处理，为训练示例提供了合理的多样性，并且通常具有高效的内存使用。从这个起点开始，您可以尝试使用更大或更小的批量大小，以查看它们对模型性能的影响。