为了在训练过程中动态调整批处理大小，以更好地适应计算资源和模型表现，下列哪种方法最适用？
答案解析
本题考察动态批处理的概念。动态批处理是指在训练过程中，根据训练进度和模型表现，动态调整每次训练使用的批次大小。这可以提高训练效率和模型表现。A选项数据并行是指将数据分配到不同的计算设备上进行训练。B选项模型并行是指将模型分配到不同的计算设备上。D选项梯度裁剪是为了防止梯度爆炸。
- **核心考点说明:** 动态批处理的定义。
- **解题思路分析:** 题目强调动态调整批次大小，这是动态批处理的核心。
- **选项A分析:** 数据并行是一种并行训练方法，和动态调整批次大小无关。
- **选项B分析:** 模型并行是将模型分配到不同设备上，与动态批次无关。
- **选项C分析:** 正确答案。动态批处理是指在训练过程中调整批次大小。
- **选项D分析:** 梯度裁剪用于稳定训练过程，与动态调整批次大小无关。
- **易错点提醒:** 容易将动态批处理和其它并行训练方法或者梯度处理方法混淆，需要明确动态批处理主要用来调整批次大小。
正确答案：C