Numpy keras flow_来自_目录和npy或float32文件
这是我的问题 我有两个目录，每个目录有50000张图片。 图像较大（1024 x 1024 x 3（uint8））。 我用它们来训练一个图像分类网络（相当经典） 我使用keras的“flow_from_directory”来训练网络，它工作得很好，但是。。。我的GPU的使用率仅为10% 我认为瓶颈来自于将“动态”uint8图像转换为float32张量 因此，我创建了两个新目录，将图像转换为float32 numpy数组。 但是如果我将它们保存为XX.npy，“来自目录的流”不会将它们识别为图像，如果我将它们保存为TIF（），则“来自目录的流”会识别它们，但无法读取它们 不幸的是，我没有必要的知识来编写适合我的文件/问题的数据生成器。。。但我想学习；-） 欢迎任何帮助 致意 菲尔Numpy keras flow_来自_目录和npy或float32文件,numpy,Numpy,这是我的问题 我有两个目录，每个目录有50000张图片。 图像较大（1024 x 1024 x 3（uint8））。 我用它们来训练一个图像分类网络（相当经典） 我使用keras的“flow_from_directory”来训练网络，它工作得很好，但是。。。我的GPU的使用率仅为10% 我认为瓶颈来自于将“动态”uint8图像转换为float32张量 因此，我创建了两个新目录，将图像转换为float32 numpy数组。 但是如果我将它们保存为XX.npy，“来自目录的流”不会将它们识别为图像，