在 TensorFlow 中，要获取数据集的批大小（batch size），可以使用
batch()
方法。以下是一个示例：
import tensorflow as tf
# 创建一个 TensorFlow 数据集对象
dataset = tf.data.Dataset.range(10)
# 获取批大小为 4 的数据集
batched_dataset = dataset.batch(4)
# 迭代数据集的每个批次
for batch in batched_dataset:
print(batch.numpy())
在上述示例中，我们首先创建了一个从 0 到 9 的数据集对象。然后，我们使用 batch() 方法将数据集划分为大小为 4 的批次。最后，我们使用一个简单的 for 循环遍历数据集的每个批次，并打印出每个批次中的值。
在使用 batch() 方法时，您可以指定批次大小，以便将数据集划分为相应大小的批次。该方法返回一个新的数据集对象，该对象包含已经划分为指定大小的批次的原始数据集。您可以对返回的数据集对象执行其他操作，例如 shuffle()、map()、filter() 等操作，以进一步处理数据集。