我想使用Python在Keras中构建一个由CNN编码器和解码器组成的自动编码器。输入由70'000个2D图像（热图）组成，每个图像的尺寸为800 x 1000（我将其缩小为100 x 100）。对于阅读图像，我认为Keras的ImageDataGenerator非常适合，因为我认为并非所有图像都可以一次存储到内存中。对于ImageDataGenerator我有些不确定，感谢您的帮助。
将所有图像另存为png或jpg（尺寸为800 x 1000），然后使用ImageDataGenerator加载它们是否可行，或者在速度方面有更好的方法吗？我有点担心加载图像会减慢训练速度。
我有一系列针对不同对象的图像，即我的数据结构如下：
main
object1
pic1
pic2
pic3
...
object2
pic1
pic2
pic3
...
object3
pic1
pic2
pic3
....
是否可以通过ImageDataGenerator随机（不依赖于对象）将80％作为训练而将20％作为测试来生成训练和测试集？
最后，是否还可以只拍摄每五张图像（即pic1，pic5，pic10 ...）？