前言

首先，我失败了，我并没有跑通这个代码。一下是一些过程以及猜想。有那位大佬成功了，希望能教教我😂

下面是我自己整理的requirement.txt

numpy
pillow
tensorboardX
torchvision
h5py
pytorch-metric-learning
medpy

一. python freq_space_interpolation_demo.py

会用demo_samples的第四张图像为基准，和前三张图像重构（辅以不同值的$\lambda$），形成新样本。

二. 下载该文章的数据集

Baidu Research Open-Access Dataset - Download

图象是jpg的，label是bmp的，需要做转换，具体的看我的另一篇：（这里的转换是不是

prepare_dataset.py，我也不确定，因为这个代码有问题，参数对不上。）

bmp图像，jpg图像转npy_博弈望天的博客-CSDN博客

三.修改代码：train

3.1直接运行的话，如果报了这个错

ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0

可以在第173行（也就是对应的位置），把shuffle的值由true改为false

解释：因为已经有batch_size了，就不需要shuffle来进行随机了，将shuffle设置为FALSE即可

3.2RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.

我的问题是torch没下载全，一些依赖包没有，可以重新下