我面临一些（RAM）内存问题来训练神经网络。

我有一个输入数组，由编码为 numpy.uint8 类型的灰度图像组成（因此可以覆盖 0-255 的整个范围）。将数据提供给网络时，我应该将值标准化为 0-1 范围，使它们现在成为浮点数（numpy.float64 或 32）。但是，这种转换使我的数据变大了 8 倍（或 4 倍），这是我的 RAM 内存无法处理的。

我有办法克服这个问题吗？

谢谢 ！