在使用CNN进行图像分类任务时，由于图像的大小可能不同，需要进行批处理。下面是一个示例代码，展示了如何处理不同大小的图像。

首先，我们使用Python的Keras库来构建CNN模型，并导入必要的库。

import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(None, None, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

接下来，我们创建一个函数来处理不同大小的图像。

def preprocess_images(images):
    # 获取图像的最大宽度和高度
    max_width = max([image.shape[0] for image in images])
    max_height = max([image.shape[1] for image in images])

    # 创建一个空白的批处理数组，所有图像将被填充到相同的大小
    batch_images = np.zeros((len(images), max_width, max_height, 3))

    # 将每个图像填充到相同的大小
    for i, image in enumerate(images):
        batch_images[i, :image.shape[0], :image.shape[1], :] = image

    return batch_images

在这个函数中，我们通过找到最大的宽度和高度来确定批处理数组的大小。然后，我们创建一个大小为（图像数量，最大宽度，最大高度，3）的空白数组。接下来，我们将每个图像复制到这个空白数组中的适当位置，从而实现了填充。

最后，我们可以使用这个函数来处理不同大小的图像，并进行CNN的批处理。

# 示例图像
image1 = np.random.randint(0, 255, (100, 100, 3))
image2 = np.random.randint(0, 255, (150, 150, 3))
image3 = np.random.randint(0, 255, (200, 200, 3))

# 预处理图像
preprocessed_images = preprocess_images([image1, image2, image3])

# 进行CNN的批处理
predictions = model.predict(preprocessed_images)

在这个示例中，我们创建了三个不同大小的随机图像，并将它们传递给preprocess_images函数进行预处理。然后，我们使用预处理后的图像进行CNN的批处理，得到了预测结果。

这就是处理不同大小图像的CNN批处理的一个解决方法。注意，这个示例中的代码只是一个简化的示例，实际情况中可能需要根据具体任务进行适当的修改和调整。