old_contents: import data
  import argparse
  from model import EDSR
  parser = argparse.ArgumentParser()
  parser.add_argument("--dataset",default="data/General-100")
  parser.add_argument("--imgsize",default=100,type=int)
  parser.add_argument("--scale",default=2,type=int)
  parser.add_argument("--layers",default=32,type=int)
  parser.add_argument("--featuresize",default=256,type=int)
  parser.add_argument("--batchsize",default=10,type=int)
  parser.add_argument("--savedir",default='saved_models')
  parser.add_argument("--iterations",default=1000,type=int)
  args = parser.parse_args()
  data.load_dataset(args.dataset,args.imgsize)
  down_size = args.imgsize//args.scale
  network = EDSR(down_size,args.layers,args.featuresize,args.scale)
  network.set_data_fn(data.get_batch,(args.batchsize,args.imgsize,down_size),data.get_test_set,(args.imgsize,down_size))
  network.train(args.iterations,args.savedir)
  
new_contents: import data
  import argparse
  from model import EDSR
  parser = argparse.ArgumentParser()
  parser.add_argument("--dataset",default="data/General-100")
  parser.add_argument("--imgsize",default=100,type=int)
  parser.add_argument("--scale",default=2,type=int)
  parser.add_argument("--layers",default=32,type=int)
  parser.add_argument("--featuresize",default=256,type=int)
  parser.add_argument("--batchsize",default=10,type=int)
  parser.add_argument("--savedir",default='saved_models')
  parser.add_argument("--iterations",default=1000,type=int)
  args = parser.parse_args()
  data.load_dataset(args.dataset,args.imgsize)
  if args.imgsize % args.scale != 0:
      print(f"Image size {args.imgsize} is not evenly divisible by scale {arg.scale}")
      return
  down_size = args.imgsize//args.scale
  network = EDSR(down_size,args.layers,args.featuresize,args.scale)
  network.set_data_fn(data.get_batch,(args.batchsize,args.imgsize,down_size),data.get_test_set,(args.imgsize,down_size))
  network.train(args.iterations,args.savedir)
  
subject: Add warning for mismatched image size and scale