主要介绍了完美解决keras 读取多个hdf5文件进行训练的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

用keras进行大数据训练，为了加快训练，需要提前制作训练集。 由于HDF5的特性，所有数据需要一次性读入到内存中，才能保存。 为此，我采用分批次分为2个以上HDF5进行存储。 1、先读取每个标签下的图片，并设置标签 def load_dataset(path_name,data_path): images = [] labels = [] train_images = [] valid_images = [] train_labels = [] valid_labels = []