Cuando se produce un error de entrenamiento del regressor ValueError: solo se pueden convertir a escalares de Python tensores con un solo elemento.

Soy nuevo en pytorch. Lo que quiero hacer es convertir una imagen en un arreglo numpy como entrada para un modelo de regresión. Por lo tanto, convertí las imágenes en arreglos numpy y luego en tensores. El tensor resultante es la variable x_train.
Pero luego obtuve un error como se muestra a continuación:

x_train = torch.FloatTensor(x_train)
ValueError: solo se pueden convertir tensores con un solo elemento a escalares de Python

A continuación se muestra el código para entrenar el regresor.

def train_scalereg(network):

#0) preparar los datos
f = open(‘C:/workspace/darknet/data/scale_train.txt’,’r’)

path = ‘C:/workspace/darknet/data/MSCOCO/val2017/class’
os.chdir(path)
files = os.listdir(path)

print(“transformando datos de imagen…”)
x_train =[]
for image_name in files :
img = Image.open(image_name)

   data = np.array(img)
   imgToTensorTransformer = transforms.ToTensor()
   tensorFromImg = imgToTensorTransformer(data)
   x_train.append(tensorFromImg)

x_train = torch.FloatTensor(x_train)
y_train = genfromtxt(‘C:/workspace/darknet/data/scale_train.txt’, delimiter =’\n’) #escala

n_features = 5000

#1) modelo
input_size = n_features
output_size = 1
model = nn.Linear(input_size, output_size)

#2) pérdida y optimizador
learning_rate = 0.001
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate)

#3) bucle de entrenamiento
num_epochs = 2
print(“entrenando modelo…”)
for epoch in range(num_epochs):
#paso hacia adelante y pérdida
y_predicted = model(x_train)
loss = criterion(y_predicted, y_train)

   #paso hacia atrás
   loss.backward()

   #actualizar
   optimizer.step()

   optimizer.zero_grad()

   if (epoch+1)%10 == 0 : 
      print(f'época: {epoch+1} , pérdida = {loss.item():.4f}') 

#graficar
y_predicted = model(x_train).detach().numpy()
plt.plot(x_train, y_train, “ro”)
plt.plot(x_train, y_predicted,”b”)
plt.show()

return model

Por favor, ayúdame.
O si hay otra manera de entrenar un regresor con una imagen de entrada, sería un placer si me dieras un consejo.