我如何从Google Quick，Draw解析.npy文件！为我的卷积网络使用deeplearning4j的数据集？

import numpy as np
from deeplearning4j.datasets.iterator.impl.EmnistDataSetIterator import EmnistDataSetIterator

data = np.load('path/to/your/file.npy')

# 假设数据是一个形状为(样本数, 特征数)的二维数组
# 可以使用reshape函数将其转换为形状为(样本数, 通道数, 高度, 宽度)的四维数组
data = data.reshape(data.shape[0], 1, 28, 28)

# 假设你使用的是deeplearning4j的Emnist数据集迭代器
# 可以根据需要设置批次大小、数据集类型等参数
data_iterator = EmnistDataSetIterator(batchSize, numExamples, EmnistDataSetIterator.Set.TRAINING)

data_iterator.setPreProcessor(your_preprocessor)  # 可选的预处理器
while data_iterator.hasNext():
    dataset = data_iterator.next()
    features = dataset.getFeatures()
    labels = dataset.getLabels()
    # 在这里进行卷积网络的训练或其他操作