我想在numpy数组中加载一个庞大的图像数据集，使其成为我正在尝试训练的cnn模型的训练数据。当我尝试创建如下的numpy数组时，它给了我内存错误。 np.ndarray(shape=(250000, 3, 512, 512))我还能在python中加载如此庞大的数据集吗？
请告诉我们您正在使用哪种机器学习框架（例如Keras，Tensorflow，Pytorch）。根据框架，有几种方法可以避免在RAM上加载整个数据集（对于大型数据集是不可能的）
在这种情况下，您可以使用Keras的fit_generator函数。这将允许您将图像加载到批处理中，而不是将完整数据集加载到RAM中。你的生成器可以是任何python函数，但在你的情况下，使用flow_from_directory方法的ImageDataGenerator可以实现。
看看以下示例：
https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html
https://stanford.edu/~shervine/blog/keras-how-to-generate-data-on-the-fly.html