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我很抱歉我的英语不太好。

嗯..我正在尝试将包含 4,000 张图像的我自己的数据提供给给定的占位符。

例如，

from PIL import Image

class dataset():
    def __init__(self):
        self.data = []
        for file in myfolder:
            image = np.asarray(Image.open(file))
            self.data.append(image)
    ...

...
X = tf.placeholder(tf.float32, shape = [None, 32, 32, 1])
trainer = ...minimize(loss)
...
X_data = dataset.next_batch(10)
sess.run(trainer, feed_dict={X: X_data})

这工作得很好，但有一个简单的问题是我无法增加批量大小，因为 GPU 内存不足。

我猜......上面的代码将整个数据加载到一个数组中。所以我尝试在每次迭代时读取图像数据，但这需要很长时间:(

我该如何解决这个问题？或者将我自己的数据分成K-arrays并在GPU上加载一个数组？

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