【发布时间】：2021-02-20 12:38:29
【问题描述】：
我正在使用自己的数据集来训练 CNN。我已将图像转换为 numpy 数组，将标签转换为另一个数组。当我需要训练模型时，如何保存它们以便能够加载数据？我试过pickle，但是数据量太大了。
我正在使用python3.7 和tensorflow 2.1.1。
【问题讨论】：
标签： python arrays image tensorflow2.0 conv-neural-network
【发布时间】：2021-02-20 12:38:29
【问题描述】：
这样做有很多选择，一种是将其保存为 csv 文件。
import numpy as np
np.savetxt("foo.csv", a, delimiter=",")
为了更有效的方式，您可以将 HDF5 与 h5py 一起使用。
import h5py
h5f = h5py.File('data.h5', 'w')
h5f.create_dataset('dataset_1', data=a)
【讨论】：
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标签和图片是分开保存还是合并保存？
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你能不能给更多的方法。谢谢
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它将它们组合在一起保存，您有什么具体的目标想要实现并且需要与描述的方法不同的方法吗？
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图像数组是 4d。每当我想训练模型时，我都想加载它。这种方式效率高吗？
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我添加了另一种更高效的数据存储方式。