问题描述
我有一个包含RGB图像的图像数据集：img1.png，img2.png ... img250.png。我从每个图像中提取了大小为[64,64,3]的100个小补丁。所以，我现在有了 img1_1.png，img1_2.png ... img1_100.png，img2_1.png，img2_2.png，... img2_100.png，img3_1，.... 的数据集。
我想用tf.data.dataset.from_tensor_slices创建一个数据生成器，以将每个图像的所有补丁传递给RNN模型。因此，我想生成器创建如下输出：[batch_size,100,3]
我该怎么做？
250：是图像数， 100：是从每个图像中提取的补丁数量， 64,3：每个补丁的大小
例如，对于每个迭代，我想例如从250张图像中随机选择32张，并将它们的全部100个色块放在一起，并创建以下格式(32,3)
由于内存的使用，我无法将所有数据加载到变量中。我只有25000个名为 img1_1.png，img1_2.png ... img1_100.png，img2_1.png，img2_2.png，... img2_100.png，img3_1，..... img250_1.png的补丁，img250_2.png ... img250_100.png。
我认为最好使用格式
tf.data.dataset.from_tensor_slices((patch_files,labels)),but I don't kNow how.
还要注意，标记向量的大小为（250,1）。如果批次大小为32，则生成器应输出大小为（32,1）的标签批次
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）