想要复现时在训练模型阶段发生报错
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您好，最近想复现您的代码时候，根据readme中的指示，在train阶段发生报错，具体表现为：
RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 384, 384] at entry 0 and [3, 768, 1152] at entry 1
尝试用transformer.Resize(384,384)解决无果，遂来询问。望解答
你好，能否提供详细的截图
您好，翻看论文时发现，您在预处理数据的时候将每个图片分为了6个384*384的crop，但是在predataset的py文件里，您将这些crop和原本的图像保存在一个文件当中，后续进行训练。在这个基础上，猜测是否是这样导致了在训练阶段的tesnsor不一致
您好，翻看论文时发现，您在预处理数据的时候将每个图片分为了6个384*384的crop，但是在predataset的py文件里，您将这些crop和原本的图像保存在一个文件当中，后续进行训练。在这个基础上，猜测是否是这样导致了在训练阶段的tesnsor不一致
应该是的，你可以print看下输入到model中的image，必须是384 x 384才可以
解决了，发现是由于predataset.py里的split()函数导致的，因为路径跟作者不同，所以每个split()[]函数要修改下参数，确保得出的名字是正确形式，然后检查下几个crop文件夹里的是不是都是384*384格式的图片。不是的话，直接删掉crop文件夹，再运行下predataset.py
请问具体的参数怎么修改？
if root_path.split('/')[3] == 'train_data': 这段代码，就是判断是不是train_data，需要修改前面的。split得到list的按序索引的参数。