Python Numpy填充4D阵列的速度很慢

我正在尝试填充一个4D numpy阵列。该阵列只是三维阵列的集合，例如，其大小可以解释为（样本、高度、宽度、深度）。填充前的数组大小为（1682160,21200,3）。我想将这个数组中的行每边填充10个像素，因此我的最终填充数组大小将是（1682160,21220,3）。我目前使用numpy pad功能的方式如下：

matrix = np.pad(matrix, ((0, 0), (0, 0), (10, 10), (0,0)), mode='reflect')

我将填充数组

矩阵

重写为同一个变量，因为它是float16数据类型，大小约为40GB。写入新矩阵会导致内存错误。上述命令的执行时间约为700秒

---

我想知道是否有一种更快的方法可以在python中实现这一点，也许是以矢量化的方式？

您会在任何时候将此数组拆分为小批量吗？也许填充小批量而不是一次完成全部工作会有所帮助？谢谢你的建议。是的，看起来填充操作的执行大小是非线性的。现在，将其分为两半将导致总共250秒的执行时间。现在，我必须找出如何将下一步（神经网络拟合）对这两部分进行并行化，因为如果我串行地进行，将比填充整个矩阵花费更长的时间。