Python 为谷歌云机器学习项目存储图像的最佳方式？

我正在运行一个机器学习项目，使用谷歌云平台和Tensorflow和Keras。我的数据集中有大约30000张PNG图像。当我在本地运行它时，Keras有很好的实用程序来加载图像，但Google云服务需要使用某些库，例如

tensorflow.file\u io

（请参阅：），以便从GC存储桶中读取文件

从Google云存储桶加载图像的最佳方式是什么？现在，我将它们保存为字节，并从一个文件中读取它们，但是如果能够直接从GC bucket加载图像，那就太好了

谢谢，

这篇文章可能会有所帮助

它使用新的tf.data.Dataset API以高性能的方式直接加载图像。因此，您可以存储单个文件，而不是单个文件。。。尽管单个文件可能会提供更好的性能，但如果您使用类似于TFRecord的文件，每个记录包含一个图像

希望有帮助