我怎么将这两个数据集合并一起

如果您想将 MNIST 数据集和反转后的数据集合并在一起，可以使用 PaddlePaddle 的 `paddle.io.ConcatDataset` 类。以下是样例代码：

import paddle
import paddle.vision.transforms as T
from paddle.vision.datasets import MNIST
from paddle.io import ConcatDataset

train_dataset = MNIST(mode='train')

# 定义数据增强函数
transform = T.Compose([
    T.ToTensor(),
    T.Normalize([0.1307], [0.3081]),
    T.Lambda(lambda x: T.functional.invert(x)), # 反转图像
    T.Lambda(lambda x: x.reshape([1, 28, 28]))  # 调整形状
])

# 对训练集中所有图像进行反转
train_dataset_inverted = []
for i in range(len(train_dataset)):
    img = train_dataset[i][0]
    label = train_dataset[i][1]
    img_inverted = transform(img)
    train_dataset_inverted.append((img_inverted, label))

# 将反转后的数据集转为 PaddlePaddle 的 Dataset 类型
train_dataset_inverted = paddle.vision.datasets.DatasetCatalog.add(
    "mnist_inverted", train_dataset_inverted)

# 创建 DataLoader
train_loader_inverted = paddle.io.DataLoader(
    train_dataset_inverted,
    batch_size=128,
    shuffle=True,
    num_workers=4,
    drop_last=True)

# 将原始数据集和反转后的数据集合并在一起
train_dataset_concat = ConcatDataset([train_dataset, train_dataset_inverted])

# 创建 DataLoader
train_loader_concat = paddle.io.DataLoader(
    train_dataset_concat,
    batch_size=128,
    shuffle=True,
    num_workers=4,
    drop_last=True)

在上面的代码中，我们首先定义了原始 MNIST 数据集和反转后的数据集，分别对应变量 `train_dataset` 和 `train_dataset_inverted`。然后，我们使用 `paddle.vision.datasets.DatasetCatalog.add()` 将反转后的数据集转为 PaddlePaddle 的 Dataset 类型。接着，我们使用 `paddle.io.DataLoader` 创建 DataLoader 用于训练模型。

最后，我们使用 `paddle.io.ConcatDataset()` 将原始数据集和反转后的数据集合并在一起，并使用 `paddle.io.DataLoader` 创建 DataLoader 用于训练模型。需要注意的是，在合并数据集时，我们将 `train_dataset` 放在前面，这意味着在训练模型时，原始数据集的样本会优先被使用。如果您想改变这个顺序，可以交换 `train_dataset` 和 `train_dataset_inverted` 的位置。