df['image'] = df['path'].map(lambda x: np.asarray(Image.open(x).resize((450,600))))如何将这一行代码改成使用Python的生成器来逐个读取

将这一行代码改成使用Python的生成器来逐个读取数据，可以使用Python的`yield`关键字来实现，代码如下：

def load_images_generator(df, batch_size=32, target_size=(450, 600)):
    while True:
        for i in range(0, len(df), batch_size):
            batch_df = df.iloc[i:i+batch_size]
            images = []
            for path in batch_df['path']:
                img = Image.open(path).resize(target_size)
                img_array = np.asarray(img)
                images.append(img_array)
            yield np.array(images)

这个`load_images_generator`函数接收一个DataFrame，一个批次的大小（默认为32），和目标图片大小（默认为`(450,600)`）。每当它被调用时，它会返回一个生成器对象，该对象可以逐个返回批次大小的图片数组。每个图片数组的形状为`(batch_size, 450, 600, 3)`。可以像下面这样使用这个生成器：

my_generator = load_images_generator(df, batch_size=32, target_size=(450, 600))
for batch_images in my_generator:
    # 进行批次处理
    ...

这样，就可以避免一次性将所有图片读入内存，而是逐个读取并返回。这种方法可以有效地减少内存占用，避免内存溢出的问题。