将图像文件夹转换为numpy数组将占用整个RAM

是指在将大量图像文件转换为numpy数组时，由于图像文件较大，可能会导致内存不足的情况。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 分批处理：将图像文件夹分成多个子文件夹，每次只处理其中一个子文件夹的图像文件，避免一次性加载所有图像文件到内存中。可以使用Python的os模块进行文件夹操作，使用PIL或OpenCV等库进行图像处理。
2. 压缩图像：可以将图像文件进行压缩，减小文件大小，从而减少内存占用。可以使用PIL或OpenCV等库进行图像压缩。
3. 使用生成器：可以使用Python的生成器来逐个读取图像文件并转换为numpy数组，而不是一次性加载所有图像文件到内存中。生成器可以通过yield语句逐个返回图像文件的numpy数组。
4. 使用分布式计算：如果单台计算机的内存无法满足需求，可以考虑使用分布式计算框架，如Apache Spark或TensorFlow等，将图像处理任务分布到多台计算机上进行处理。
5. 使用云计算资源：可以考虑使用云计算平台提供的资源，如腾讯云的弹性计算服务、云函数等，利用云计算平台的弹性资源来处理大规模的图像数据。

总结起来，将图像文件夹转换为numpy数组时，可以采取分批处理、压缩图像、使用生成器、使用分布式计算或使用云计算资源等方法来解决内存不足的问题。具体选择哪种方法取决于实际情况和需求。