хорошо, поэтому код такой
X1 - загруженное гиперспектральное изображение с размерами (512x512x91)
То, что я пытаюсь сделать, это в основном обрезать матрицы размером 64x64x91 с изменяющимся шагом 2. Это дает мне в общей сложности 49952 изображения размером 64x64x91 каждое, однако при запуске цикла for я получаю ошибку памяти.
моя система имеет 8 ГБ оперативной памяти.
data_images_0=np.zeros((49952,256,256,91))
k=0
for i in range(0,512-64,2):
r=64
print(k)
for j in range (0,512-64,2):
#print(k)
data_images_0[k,:,:,:]=X1[i:i+r,j:j+r,:]
k=k+1
У меня есть гиперспектральное изображение, загруженное как файл Mat, и размеры (512x512x91). Я хочу использовать куски этого изображения в качестве входных данных для моего CNN, например, используя кадрирование размером 64x64x91. Проблема в том, что, как только я создаю кадрирование из исходного изображения, у меня возникают проблемы с загрузкой данных, поскольку загрузка всех кадрированных изображений одновременно выдает ошибку памяти.
Есть ли что-то, что я могу сделать, чтобы загрузить мои обрезанные данные в пакетном режиме, чтобы я не получил такую ошибку памяти.
Должен ли я преобразовать свои данные в какой-то другой формат или решить проблему другим способом?