如何用 tensorflow 构建卷积网络，使用batch_size批量训练？

通过以下方式使用batch_size进行批处理：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

model = tf.keras.Sequential()

# 第一层卷积层
model.add(layers.Conv3D(32, kernel_size=(3, 3, 3), activation='relu', input_shape=(21, 21, 21, 20)))

# 第二层卷积层
model.add(layers.Conv3D(64, kernel_size=(3, 3, 3), activation='relu'))

# 第三层卷积层
model.add(layers.Conv3D(128, kernel_size=(3, 3, 3), activation='relu'))

# 将卷积层的输出扁平化，以便输入到全连接层
model.add(layers.Flatten())

# 全连接层
model.add(layers.Dense(1))

# 编译模型，指定损失函数和优化器
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 修改代码以使用batch_size进行批处理
batch_size = 32
epochs = 10

history = model.fit(x_train,
                    y_train,
                    batch_size=batch_size,
                    epochs=epochs,
                    verbose=1,
                    validation_data=(x_test, y_test))
 

其中，`batch_size`是指每次训练时使用的样本数，`epochs`是指训练的轮数。在训练时，每个epoch会将所有训练数据都过一遍，而每个epoch又分为多个batch，每个batch包含的样本数就是`batch_size`。通过修改代码中的`batch_size`参数即可实现批处理。