在TensorFlow中，batchsize是指每次训练模型时同时处理的样本数量。通过设置合适的batchsize，可以提高训练的效率并减少训练过程中的内存消耗。具体作用包括：
提高训练效率：通过同时处理多个样本，可以减少每次参数更新的计算量，从而加快训练速度。
减少内存消耗：较大的batchsize可以减少训练过程中需要的内存空间，减少内存消耗。
更稳定的梯度下降：较大的batchsize可以提供更稳定的梯度估计，有助于避免训练过程中的梯度爆炸或梯度消失问题。
防止过拟合：较大的batchsize可以减少模型对训练数据的过度拟合，提高模型的泛化能力。
需要注意的是，较大的batchsize可能会导致模型在训练过程中陷入局部最优解，因此需要在实际应用中根据模型和数据集的特性选择合适的batchsize。