将大型数据集处理为 numpy 数组

问题描述

如何将我的大型图像数据集（75,000 张图像）处理成一个 numpy 数组？ 我的尝试是简单地打开图像并将其保存到数组中，如下所示：

for i,image in enumerate(allTrainImages):
  if i % 1000 == 0:
    print("%d images processed!" % i)
  x_train[i] = np.asarray(Image.open(image).thumbnail(image_size))
  y_train[i] = np.asarray(train['class_label'][i])

前 5000 张图像可以轻松处理，但之后需要很长时间才能进入下一个 1000 步... 有没有更快的方法？

解决方法

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