如何通过展平张量对多个图像进行 PCA？

Question

我有一系列图像的张量。我想将矢量弄平并在相同的情况下执行PCA。

以下是在单个图像上提取张量的代码：

bottle_neck_model_tensors = bottle_neck_model([im_resize])[0]
bottle_neck_model_tensors

我想在多个图像上执行相同的操作，并且也将阵列弄平。后来在数组上执行PCA。

谁能帮我吗？

多个图像的代码，

import glob
import cv2 as cv

path = glob.glob(".../SampleImages*.jpg")
    
cv_img = []
for img in path:
   n = cv.imread(img)
   #print(n.shape)
   im_resize = cv2.resize(n , (1024 ,1024))
   im_resize = np.expand_dims(im_resize, axis = 0)
   cv_img.append(im_resize)
   bottle_neck_model_tensors = bottle_neck_model([im_resize])[0]

我想即兴创作此代码并使向量变平。我之所以重塑，是因为我从提取的层创建的模型是形状（无，128、128、512），而对模型的输入映像为1024，1024，3。