我正在尝试将3618和480x480大小的大型RGB图像数据集转换为numpy数组，但操作因RAM问题而停止。
我尝试了许多解决方案，但都没有奏效。
浏览 12提问于2019-07-26得票数 0
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当我加载图像时，RAM的使用量从0.92增加到12.5GB。 ) img = img/255以上内存<em
浏览 2提问于2019-12-23得票数 1
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问题:将图例(如matplotlib图例)添加到图像中我有一个数字数组uint8的图像。我想给它添加一个传说，就像matplotlib对它的情节所做的一样。然后返回图像。当它被这个方法返回时，我想给它添加一个图形。
额外信息
输出是一个numpy数组，其值从0到255不等。数组中的每个像素值由一个四维数组(蓝绿红阿尔法)构
浏览 3提问于2016-10-16得票数 2
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然而，我有25000个输入图像和25000个输出图像。我试着这样做: 1-每次将大文件从google驱动器复制到colab (需要5-6个小时)。2-将集合转换为numpy数组，但当对图像进行归一化时，大小变得更大(例如从7 7GB到24 7GB)，然后我无法将其放入ram内存中。3-我无法压缩和解压我的数据。所以，如果有人知道如何在没有大文件(24 if )的情况下将其转换为numpy</
浏览 0提问于2020-12-11得票数 0
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当将一维numpy数组转换为PIL图像对象时，PIL返回IndexError: tuple index out of range。我试图用PIL将一个长度为2048的一维Numpy阵列的值从0到255转换成图像。我认为这是一个问题，我的阵列是一维。我还尝试将一个随机的一维数组整数转换为图像，并得到相同的错误。随机整数示例：
from PIL im
浏览 12提问于2019-10-25得票数 3
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当我将表面数据指针传递给sws_scale (实际上在avpicture_fill中)时，数据指针似乎实际上在内存上，而不是在GPU内存上，当我想显示该表面时，数据似乎被移动到GPU上，然后显示出来。如我所知，在RAM和GPU内存之间复制数据时，CPU利用率很高。
我怎么能打电话直接渲染到GPU内存(不是RAM上的数据指针)的表面？
浏览 0提问于2015-03-13得票数 4
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我将一些图像数据复制到Google上的一个实例(8 vCPU，64 of内存，Tesla K80 GPU)，在将原始数据转换为特性和更改输出的数据结构时遇到内存问题。过程
将数据复制到存储桶后，我运行build_features.py函数将原始数据转换为神经网络的处理数据。在这个管道中，我首先获取每个原始图像，并将其放入一个列表x(它存储派生的特性)。由于我正在处理大量图像(数以万计的图像类型为fl
浏览 0提问于2017-09-14得票数 2
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Java堆硬盘
、、
就像照片一样，图像越大，缩小后的效果就越好。程序使用二维对象(点)数组，该数组在计算点的值时写入。我尝试了相当长的一段时间，因为我喜欢在没有这个数组的情况下使用释放的空间来制作更大的图像。这是行不通的。为了清楚起见，我想补充一点，Point对象也存储颜色数据。下一个问题是WriteableRaster，它将具有与数组相同的维度。将两者结合起来会占用大量内存。我已经接受了这一点，在几次尝试改变它的方式之后，每次都是质量较低的结果。在尝试优化内存和时间后，
浏览 0提问于2012-12-12得票数 5
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在花了将近两周之后，我能够：
我不知道如何将64 KB的图像文件转换为57 MB的json文件。我想知道怎样才能减少
浏览 0提问于2019-10-30得票数 2
我正在做一个以图像为输入的深度学习项目。由于其他一些需求，我无法加载从文件夹中的图像，并需要事先完成。
我很难将所有图像加载到一个numpy数组中，因为其中有相当多的图像。我知道列表是超级空间昂贵的，而numpy数组不是。但是，直接将图像加载到numpy数组中是很痛苦的。因此，我提出了一种解决办法，一次只将1000个图像加载到一个列表中，将其转<
浏览 3提问于2022-05-15得票数 0
我想保存一个图像，这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了，但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组，但由于我使用的是Nvidia GPU，所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时，它给出了这个错误： fake_images[0] =fake_images[0].numpy() Type
浏览 71提问于2021-02-03得票数 0
在每次迭代时，将一个随机二维数组r插入到数组a中.此示例表示一段较大的代码，其中r数组将在for-循环每次迭代期间根据各种计算创建。因此，在每次迭代时计算a数组z维中的每个切片。这减少了整个内存的使用，但内存仍然随着每次迭代而增加。但是，在数组a中插入值时，内存使用量似乎会增加。
为什么内存使用量会随着时间的推移而增加？如何在磁盘上创建和存
浏览 9提问于2022-06-03得票数 0
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我遇到了一个问题，操作图像像素会导致保存损坏的图像……image = Image.open("myimage.png")然后，我转置图像，将其从[x][y][channel]转换为[channel][x][y]
pixels = np.transpose(np_image, (2, 0, 1)
浏览 11提问于2017-02-08得票数 1
我想将它作为字节数组写入.txt文件。我还想保留这个结构，这意味着在一行末尾添加一个换行符。像683.61这样的数字在转换为字节数组时包括\n，它生成一个不想要的换行符，并将文件的读取混乱为行。它有一个标头，它的重要参数是字节，矩阵后面是字节数组。
当我一次将数据写到文件中时，我在矩阵的一行末尾添加了一个换行符(\n)，所以我保留了这个结构。(我试过了)这意味着当我直接将float32转换为字节数组
浏览 0提问于2019-09-13得票数 1
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如何在不遇到内存问题的情况下使用Laravel的MyModel::insert()、DB::insert()方法进行大型SQL查询？
这项工作<e
浏览 15提问于2022-06-23得票数 1
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我的数据集的格式如下：一个大小为numpy的数组(7855,448,448，3)，其中(448,448，3)是RGB图像的numpy版本。因此，我已经将整个图像数据集转换为一个numpy数组。训练目标是一个尺寸为7855的一维numpy阵列.这些条目对应于培训数据的条目。要获得numpy数组，我必须将整个数据集加载到一个变量中，然后传递给它以进行拟合和预测。
浏览 0提问于2019-03-19得票数 0
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我正试图将省份分配到一个区域，以便在游戏模式中使用。我有两张关于地区和省份的地图。，.目前，我正在用Python读取图像，并使用PIL将其存储在数组中，如下所示：以land_prov_arrayx = (R，G，B)结束
然而，这是非常缓慢的，特别是对于大型图像我试着在使用op
浏览 6提问于2020-03-21得票数 1
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我试图对4D图像阵列(包括时间序列)做简单的计算，但是与初始化的数组相比，广播占用了大量的RAM，而且我已经尝试用一些类似的问题来读取其他内存。现在，我已经实现了rths块计算方法，并取得了很好的结果，但它仍然困扰着我，为什么直接的numpy计算会在RAM的使用中崩溃。这里是我所做的事情的一个例子，
我初始化了将数据添加到其中的数组，并创建了uint16的随机原始图像，因为它来自带有12位原始图像数据的16位TIFF文件。我保留其余的
浏览 6提问于2022-02-18得票数 1
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我想使用一个从Google到Google的numpy文件(.npy)，而不将它导入内存中。我将图像数据转换为
浏览 5提问于2020-06-21得票数 4
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