1.首先按照github上的issue，将model.py修改一下。

Line15:

nn.Conv2d(in_channels=args.img_channel, out_channels=64, kernel_size=(3, 3), stride=2, padding=1),

Line30:

nn.ConvTranspose2d(in_channels=64, out_channels=args.img_channel, kernel_size=(3, 3), stride=2, padding=1, output_padding=1))

Line100:

nn.Conv3d(3, 64, kernel_size=(3, 3, 3), padding=(1, 1, 1)),

（其实就是把输入输出的通道数修改一下）

2.修改之后会报通道数不匹配问题，于是修改读文件夹的py文件

一开始修改如下

但是仍然报通道数不匹配：

（报的类似错误，只是expected to have 3 channels, but got 1 channels instead，但是我非常确定我放进去的图像是三通道的，所以继续修改代码）

检查之后发现应该将imread读到的数组修改一下，修改代码如下：

Print出来的frame的shape是（3，128，128）

（这一步其实是有问题的，后面会介绍）

3.不会继续报通道不匹配问题了，但是新的问题出现

（忘记保存问题截图，大致意思是说channel数要么是1，要么是3，要么是4，这是最难的问题）

解决问题的关键就是数据格式，我的数据是[N, T, C, H, W]（作者把数组扩到了五维，实际每一帧就是后面三个维度组成），但是一张正常的图片应该是[H, W, C]，于是把test.py中需要输出的数据格式进行transpose，

short_data = short_data.transpose(dim0=2, dim1=3)  # 将（C,H,W)转为（H,W,C)
short_data = short_data.transpose(dim0=3, dim1=4)
out_pred = out_pred.transpose(dim0=2, dim1=3)
out_pred = out_pred.transpose(dim0=3, dim1=4)

（其实两行代码就可以替代，但是最开始没想到）

Imwrite函数也进行修改

从

cv2.imwrite(args.test_result_dir + '/video_' + str(video_i) + '_' + str(frame_start) + '/pred_' +
    str(frame_i + args.short_len).zfill(5) + '.jpg',out_pred[batch_i, frame_i, 0, :, :].cpu().numpy() * 255)

修改为：

cv2.imwrite(args.test_result_dir + '/video_' + str(video_i) + '_' + str(frame_start) + '/pred_' +
    str(frame_i + args.short_len).zfill(5) + '.jpg',out_pred[batch_i, frame_i, :, :, :].cpu().numpy() * 255)

修改完之后数据格式变为了[N, T, H, W, C]，这样就是正常的格式，但是输出的图片很奇怪，虽然成功变为了三通道24位深度图片，但是得到的图片是乱的，得到的图如下：