使用PyTorch教程代码时如何将输入类型（图像）更改为列表或数组

我搜索了使用列表或数组输入数据来训练DQN代码的代码。但是我找不到任何代码

目前，我参考了Pytorch的强化学习教程（DQN）。 但是，此代码使用图像输入数据

我想知道如何将图像输入数据更改为列表或数组输入数据

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（我需要帮助解决我使用列表输入数据的研究。列表输入数据的形状是1乘9。）

在PyTorch中，我们处理张量。图像、文本、甚至声音都可以转换成张量，然后PyTorch模型可以从数据中学习

在PyTorch图像分类器示例中，您经常会看到这样的情况，将图像转换为张量：

train_transform = transforms.Compose([
                                      transforms.Resize(x),
                                      ...
                                      transforms.ToTensor()
                                     ])

如果您的输入是numpy数组x，则可以将其转换为张量，如下所示：

torch.from_numpy(x)

您还必须注意张量维度，您的输入数据需要与模型在第一层中所期望的匹配