我想在8GB的内存中以numpy数组的形式加载超过10000张图像。到目前为止，我已经尝试了cv2.imread、keras.preprocessing.image.load_image、pil、imageio和scipy。我希望找到最快的方法，但无法确定哪个是最快的。

回答：

最快的方法之一是利用多处理器并行处理任务。当并发运行不是问题时，可以让多个处理器同时处理你的任务。下面的示例只是一个简单的草图，展示了它可能的实现方式，你可以先用小函数进行练习，然后将其集成到你自己的代码中：

from multiprocessing import Process    #这是要并行化的函数    def image_load_here(image_path):        pass if __name__ == '__main__':    #启动多进程并提供你的数据集。    p = Process(target=image_load_here,['img1', 'img2', 'img3', 'img4'])    p.start()    p.join()

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