优化动态填充，避免warning

brep2sdf/data/utils.py

@@ -43,13 +43,19 @@ def process_surf_ncs_with_dynamic_padding(surf_ncs: np.ndarray) -> torch.Tensor:
     使用 pad_sequence 动态填充 surf_ncs。
     
     参数:
-        surf_ncs: 形状为 (N,) 的 np.ndarray(dtype=object)，每个元素是形状为 (M, 3) 的 float32 数组。
+        surf_ncs: 形状为 (N,) 的 np.ndarray(dtype=object)，每个元素是形状为 (M, 3) 的 float32 数组或张量。
         
     返回:
         padded_tensor: 形状为 (N, M_max, 3) 的张量，其中 M_max 是最长子数组的长度。
     """
-    # 转换为张量列表
-    tensor_list = [torch.tensor(arr, dtype=torch.float32) for arr in surf_ncs]
+    tensor_list = []
+    for arr in surf_ncs:
+        if isinstance(arr, np.ndarray):
+            tensor_list.append(torch.from_numpy(arr).clone().detach())
+        elif isinstance(arr, torch.Tensor):
+            tensor_list.append(arr.clone().detach())
+        else:
+            raise ValueError(f"不支持的类型: {type(arr)}，期望 np.ndarray 或 torch.Tensor。")
     
     # 动态填充
     padded_tensor = pad_sequence(tensor_list, batch_first=True, padding_value=float('inf'))