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ディープラーニングで大量の画像を読みたいが、メモリが足りない場合の対処法として何があるのでしょうか?

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回答 1

投稿 2017/11/25 18:46

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abea

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pythonで書いたディープラーニングのプログラムで、一度に大量の画像データをnumpy配列に格納して、その配列からランダムにバッチデータを取り出す処理をしたかったのですが、画像データが大きすぎて物理メモリが足りなくなってしまいます。
このような場合、どう対処すれば良いのでしょうか?バッチデータを取ってくるときにいちいちIO処理をして画像データをストレージから読み込むしかないのでしょうか?

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回答 1

checkベストアンサー

0

バッチデータを取ってくるときにいちいちIO処理をして画像データをストレージから読み込むしかないのでしょうか?

そのようになると思います。
ランダムに抽出するということなので、最初はファイルパスのみを記憶したオブジェクトを配列に持ち、必要になったときに実画像データを読み込むような作りとすることも考えられるかと思います。

投稿 2017/11/25 19:31

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