import numpy as np

def chunk_conv_type(data, chunk_size=500):
    #배열을 청크 단위로 나누어 cp.float64 데이터 타입으로 변환합니다.
    num_chunks = (len(data) + chunk_size - 1) // chunk_size  # 청크 개수 계산
    converted_data = []
    for i in range(num_chunks):
        chunk = data[i * chunk_size : (i + 1) * chunk_size]  # 청크 추출
        converted_chunk = chunk.astype(np.float64)  # 청크 데이터 타입 변환
        converted_data.append(converted_chunk)
    return np.concatenate(converted_data)  # 결과 병합

# .npz 파일 경로
file_path = r"C:\Users\remil\바탕 화면\productive\3000.npz"

# .npz 파일 로드
data = np.load(file_path) 

print("파일 로드 완료")

# 이미지 및 마스크 데이터 추출
train_images = chunk_conv_type(data["train_images"])
train_masks = chunk_conv_type(data["train_masks"])
test_images = chunk_conv_type(data["test_images"])
test_masks = chunk_conv_type(data["test_masks"])


#데이터 형식 변경 상태로 저장
np.savez_compressed("float64.npz",
                    train_images=train_images,
                    train_masks=train_masks,
                    test_images=test_images,
                    test_masks=test_masks)

print("형식 변경경된 데이터가 float64.npzz 파일에 저장되었습니다.")