преобразовать каждое изображение в 1-й вектор

Question

У меня есть изображения в градациях серого, но мне нужно преобразовать их в набор данных 1-го вектора. Как я могу это сделать? Я не нашел подходящего метода в преобразованиях

`train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='./data',train=True, transform=transforms.ToTensor())
test_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='./data',train=False, transform=transforms.ToTensor())

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=4, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=4, shuffle=False)

`

Answer 1

Вот как вы можете сделать это, используя Lambda

import torch
from torchvision.datasets import MNIST
import torchvision.transforms as T

# without flatten
dataset = MNIST(root='.', download=True, transform=T.ToTensor())
print(dataset[0][0].shape)
# >>> torch.Size([1, 28, 28])

# with flatten (using Lambda, but you can do it in many other ways)
dataset_flatten = MNIST(root='.', download=True, transform=T.Compose([T.ToTensor(), T.Lambda(lambda x: torch.flatten(x))]))
print(dataset_flatten[0][0].shape)
# >>> torch.Size([784])