使用tensorflow 学习图像模型。
在opencv中读取图像，并从0归一化为1。
但是记忆会增长很多。
原因是什么？

def create_dataset(img_folder):
    img_data_array=[]
    class_name=[]
    for path in os.listdir(img_folder):
        for file in os.listdir(os.path.join(img_folder, path)):
                continue
            image_path = os.path.join(img_folder, path,  file)
            image = cv2.imread( image_path, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            image = cv2.resize(image, (HEIGHT, WIDTH),interpolation = cv2.INTER_AREA)
            image = np.array(image)
            
            image = image.astype('float') / 255 # <-- Here
         
            img_data_array.append(image)
            class_name.append(path)
    return img_data_array, class_name

image =图像类型（"浮点型"）/255
我在这部分用了太多内存。