如何在 Keras 中加载图像以实时训练神经网络？

Question

我正在使用 Keras 和 tensorflow 后端。我有一个想要训练的大型数据集（Caltech 256）。

我创建了四个.npy 文件，分别称为training、trainlbl、testing、testlbl。

现在，我不再运行几乎完全占用我的内存的np.load()，而是如何在训练自身的同时从磁盘实时加载它们？ 通过在互联网上搜索，我了解到可以通过 Keras 的数据生成器完成，但我无法理解如何。

Answer 1

也许可以在这篇文章中回答你的问题，但我认为它没有用，因为你需要更多关于如何使用或编写深度学习网络的知识。

我的建议是使用现有的教程，向您展示如何为图像分类创建神经网络。 一个很好的例子是这篇博文：https://www.pyimagesearch.com/2017/12/11/image-classification-with-keras-and-deep-learning/

这个人向您展示了如何使用 Keras 的 DataGenerator。 DataGenerator 可以做更多的事情，而不仅仅是从磁盘延迟加载图像。