複数入力モデルのdataset作成方法について

~\Anaconda3\lib\site-packages\chainer\datasets\tuple_dataset.py in __init__(self, *datasets)
     35             if len(dataset) != length:
     36                 raise ValueError(
---> 37                     'dataset of the index {} has a wrong length'.format(i))
     38         self._datasets = datasets
     39         self._length = length

ValueError: dataset of the index 1 has a wrong length

############# 複数箇所入力可能なCNNのDatasetについて ############# 


# ---------- import ----------
import chainer
import chainer.functions as F
import chainer.links as L
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.io
from chainer.datasets import tuple_dataset
from chainer.dataset import convert

# ---------- CNNの定義 ----------

class BYPASS(chainer.Chain):
    def __init__(self):
        super(BYPASS,self).__init__()
        with self.init_scope():
            self.conv1=L.ConvolutionND(1,1,10,19,stride=1)
            self.bat1=L.BatchNormalization(10)
            self.l1 = L.Linear(None, 3)

    def __call__(self, x1, x2):
        conv1    = self.conv1(x1)
        bat1     = self.bat1(conv1)
        relu1    = F.relu(bat1)
        pool1    = F.max_pooling_nd(relu1,6,Stride=1)        
        pool2    = F.concat([pooll1,x2],axis=1)
        out      = self.l1(pool2)
        return out

# ---------- 学習用の定義 ----------
"""
iterator,trainer,optimizerの記述は省略・・・
    
"""
#---------- train用データ作成 ----------
train_data   = np.ones((25, 1, 1))
train_data2  = np.ones((15, 1, 2))  #15は適当な値です。本来は全結合通過前の長さに合わせる必要あり
train_label  = np.ones((25, 1, 3))

train_data  = train_data.astype('float32')
train_data2 = train_data2.astype('float32')
train_label = train_label.astype('int32')

#---------- TupleDatasetでバッジ処理用の入力データを作成----------

# バイパスモデル(x1,x2)への入力用のdataset作成
# x1は畳み込み層を通過させ、x2は畳み込み層通過後の全結合層へ合流させる

# 上記を目的とするdatasetを以下のように作成したがTupleDatasetではNG
# TupleDatasetは同じ配列長さのデータをまとめるため、畳み込み層通過後のデータx1と、x1長さに合わせたx2を結合は不可？
train = tuple_dataset.TupleDataset(train_data,train_data2)  #dataset of the index 1 has a wrong length 
train = tuple_dataset.TupleDataset(train,train_label) 

 #こちらであれば配列長さが同じため、配列化は可能
train = tuple_dataset.TupleDataset(train,train_label) 
train[0]