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我想要阅读大量的图像来进行深度学习，但当内存不足时，该如何解决？

当内存不足时，可以采取以下几种解决方案：

数据分批处理：将大量的图像数据分成小批次进行处理，每次只加载部分数据到内存中进行深度学习训练。这样可以减少内存的占用，但可能会增加训练时间。
数据压缩：对图像数据进行压缩，减小数据的大小，从而减少内存的占用。常见的图像压缩算法有JPEG、PNG等，可以根据实际需求选择合适的压缩算法。
内存优化：优化代码和算法，减少内存的使用。例如，可以使用稀疏矩阵表示图像数据，减少内存占用；使用迭代计算方式，减少一次性加载大量数据到内存中。
使用硬盘缓存：将部分图像数据存储在硬盘上，只在需要时加载到内存中。可以使用文件系统或数据库等方式进行数据的读取和存储。
使用分布式计算：将图像数据分布在多台计算机上进行处理，每台计算机只负责部分数据的处理，从而减少单台计算机的内存压力。可以使用分布式计算框架如TensorFlow、PyTorch等来实现。

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FastAI 之书（面向程序员的 FastAI）（一）

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在语音识别、图像识别、游戏等领域有可观进步，主流媒体热情高涨的背景下，我提出了对深度学习的十点担忧，且如果我们想要达到通用人工智能，我建议要有其他技术补充深度学习。...对于没有大量数据的问题，深度学习通常不是理想的解决方案。...如何把卡在自行车链条上的绳子挑出来？我专业该选数学还是神经科学？训练集不会告诉我们。与分类离得越远，与常识离得越近的问题就越不能被深度学习来解决。...四年过去了，尽管研究活动很活跃，但目前仍未找到稳健的解决方法。 3.10 到目前为止，深度学习还难以在工程中使用有了上面提到的那些问题，另一个事实是现在还难以使用深度学习进行工程开发。...孩子们通常会为自己设置一个新的任务，比如搭建一个乐高积木塔，或者攀爬通过椅子的窗口。通常情况下，这种探索性的问题涉及（或至少似乎涉及）解决大量自主设定的目标（我该怎么办？）

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自监督学习，如何从数据困境中拯救深度学习？

然而监督式学习过于依赖大规模标注数据集，数据集的收集和人工标注需耗费大量的人力成本。自监督模型解决了这一难题，它能够从大规模未标记数据中学习图像特征，而无需使用任何人工标注数据。...虽然其中使用了各种通用性的技术来训练系统，但成功构建 AlphaStar（或任何其他 RL 智能体）的真正关键是使用了大量数据。...尽管时长最近有所改进，但100小时似乎仍然太多。...，但我想这两句话足以说明我的意思：目前深度学习基于大规模数据，当满足所需环境和约束条件时，这些系统就会产出给人惊喜的结果。...总之，通过解决名义任务，网络将学习容易转译给学习新问题的语义特征。换句话说：我们的目标是在进行监督之前从未标注的数据中学习有用的表征。

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