pythonによる自前のデータセットの保存方法

#前提・実現したいこと
自分で作成したデータセットを用いてmetric learningを用いた異常検知を行いたいと考えております。

#発生している問題・検討していること
オリジナルの画像からデータセットを作成する方法
上記のサイト様を参考に自前のデータセットの作成を行っておりました。おそらくではありますが、なんとか自力でエラーが発生せずにコードの実行することができました。しかし、いまいちデータセットというものがピンと来ておらず、このまま.pyで保存（保存例：MyDataSet.py）をすれば、mnistデータセットのように扱えると考えてよろしいのでしょうか？（もちろん自分の作成したデータセットの質はmnistデータセットよりもずっと落ちると考えております。）

#コード

Python
1import matplotlib.pyplot as plt
2import os
3import cv2
4import random
5import numpy as np
6
7DATADIR = "/Users/user name/desktop/Mydataset/png"
8CATEGORIES = ["bell", "call"]
9training_data = []
10def create_training_data():
11    for class_num, category in enumerate(CATEGORIES):
12        path = os.path.join(DATADIR, category)
13        for image_name in os.listdir(path):
14            try:
15                img_array = cv2.imread(os.path.join(path, image_name),)  # 画像読み込み
16                img_resize_array = cv2.resize(img_array, (394, 248))  # 画像のリサイズ
17                training_data.append([img_resize_array, class_num])  # 画像データ、ラベル情報を追加
18            except Exception as e:
19                pass
20create_training_data()
21random.shuffle(training_data)  # データをシャッフル
22X_train = []  # 画像データ
23y_train = []  # ラベル情報
24# データセット作成
25for feature, label in training_data:
26    X_train.append(feature)
27    y_train.append(label)
28# numpy配列に変換
29X_train = np.array(X_train)
30y_train = np.array(y_train)
31
32# データセットの確認
33for i in range(0, 4):
34    print("学習データのラベル：", y_train[i])
35    plt.subplot(2, 2, i+1)
36    plt.axis('off')
37    plt.title(label = 'bell' if y_train[i] == 0 else 'call')
38    img_array = cv2.cvtColor(X_train[i], cv2.COLOR_BGR2RGB)
39    plt.imshow(img_array)
40plt.show()