我正在为卷积神经网络创建深度学习模型。
我有90,000张图片，每张图片都有不同的尺寸。
我将它们调整为固定大小（512,512）并将它们附加到numpy数组。 但是，我超出内存限制导致内存错误。 我来到Spross Sparse矩阵作为一种方式，但我无法弄清楚如何这样做。
请指导我你真诚的， Vidit Shah
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为什么你需要同时将它们全部留在内存中？如果您正在运行深度学习模型，那么您几乎肯定会使用随机梯度下降，这意味着您在任何给定的迭代中仅使用一小部分数据集。仅加载当前迭代所需的数据。您可以使用生成器轻松完成此操作，例如：
def data_generator():
while True:
for image in images:
yield read(image)