在LSTM Tensorflow中，batch_size和max_time是两个关键参数，用于定义输入数据的形状和大小。

1. batch_size：表示每个训练批次的样本数量。在训练过程中，网络会根据batch_size的大小将训练数据分成多个批次进行并行处理。较大的batch_size可以减少训练过程中的梯度更新次数，加快训练速度，但可能会增加内存的消耗。

2. max_time：表示每个序列的时间步数。LSTM是一种递归神经网络，能够处理序列数据，其中每个序列可以有不同的长度。max_time参数定义了序列中的最大时间步数。如果序列的长度小于max_time，会用0进行填充，使得所有序列的长度相等。较大的max_time可以处理更长的序列，但也会增加计算和内存消耗。

下面是一个示例代码，展示如何在LSTM中使用batch_size和max_time参数：

import tensorflow as tf

# 假设我们有一个输入张量input_data，形状为(batch_size, max_time, input_dim)
# 输入数据的batch_size为3，max_time为5，input_dim为2
input_data = tf.placeholder(tf.float32, [3, 5, 2])

# 定义LSTM单元
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=64)

# 初始化LSTM状态
initial_state = lstm_cell.zero_state(3, tf.float32)

# 运行LSTM
outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, input_data, initial_state=initial_state, dtype=tf.float32)

# 输出结果形状为(batch_size, max_time, num_units)
print(outputs.shape)

在上面的代码中，我们定义了一个输入张量input_data，形状为(3, 5, 2)，其中3表示batch_size，5表示max_time，2表示输入维度。然后，我们创建了一个LSTM单元lstm_cell，并初始化LSTM状态initial_state。接下来，我们使用tf.nn.dynamic_rnn函数运行LSTM，得到输出结果outputs和最终状态final_state。最后，我们打印输出结果的形状，可以看到输出结果的形状为(3, 5, 64)，其中64表示LSTM单元的输出维度。