【发布时间】：2019-11-24 15:21:42
【问题描述】：
我有 70'000 个 2D numpy 数组，我想在这些数组上使用 Keras 训练 CNN 网络。将它们保存在内存中是一种选择，但会消耗大量内存。因此，我想将矩阵保存在磁盘上并在运行时加载它们。一种选择是使用ImageDataGenerator。问题是它只能读取图像。
我不想将数组存储为图像，因为当我将它们保存为（灰度）图像时，数组的值会发生变化（标准化等）。但最后我想将原始矩阵输入网络，而不是因为保存为图像而改变值。
是否有可能以某种方式将数组存储在磁盘上并以与ImageDataGenerator 类似的方式对其进行迭代？
否则我可以将数组保存为图像而不更改数组的值吗？
【问题讨论】：
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我不太确定，但
numpy.memmap可以工作吗？
标签： python machine-learning keras deep-learning keras-2