runfile('E:/PyCharm/Py_Projects/test.py', wdir='E:/PyCharm/Py_Projects')

你可以在命令行中使用 runfile 函数运行 Python 脚本。该函数需要两个参数：脚本的路径和工作目录的路径。在你提供的例子中，你要运行的脚本路径是 E:/PyCharm/Py_Projects/test.py，工作目录的路径是 E:/PyCharm/Py_Projects。通过执行该命令，你将在指定的工作目录下运行 test.py 脚本。

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"C:\Program Files\Python310\python.exe" "D:/Pycharm/PyCharm Community Edition 2022.3.1/plugins/python-ce/helpers/pycharm/_jb_pytest_runner.py" --target test_my_car_x.py::TestMyCar Testing started at 17:19 ... Launching pytest with arguments test_my_car_x

您好！对于您提到的问题，我可以看出您正在使用 PyCharm 运行 pytest 测试。pytest 是一个用于 Python 单元测试的框架，通过运行测试用例来验证代码的正确性。
在您的命令中，您正在使用 Python 解释器的路径（"C:\Program Files\Python310\python.exe"）来运行 PyCharm 的 pytest 运行器（"_jb_pytest_runner.py"）。并且您指定了要运行的测试用例为 "test_my_car_x.py::TestMyCar"。
这意味着您正在运行名为 "test_my_car_x.py" 的测试文件中的 "TestMyCar" 测试类的测试用例。这将启动 pytest 并执行指定的测试。
测试用例用于验证代码在各种情况下的行为是否符合预期。通过编写测试用例并运行测试，您可以确保代码的质量和正确性。
希望这能回答您的问题！如果您还有其他问题，请随时提问。

Traceback (most recent call last): File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 105, in <module> image = model(torch.from_numpy(image)) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 61, in forward x = self.conv1(x) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 463, in forward return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 459, in _conv_forward return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, RuntimeError: Input type (unsigned char) and bias type (float) should be the same

这个错误是由于输入数据的类型和偏置项的类型不匹配导致的。输入数据的类型是unsigned char，而偏置项的类型是float。
要解决这个问题，你需要确保输入数据和偏置项的类型相同。你可以使用torch.from_numpy()函数将输入数据转换为Tensor类型，并使用.float()方法将偏置项转换为float类型。
具体来说，你可以将以下代码：
image = model(torch.from_numpy(image))

修改为：
image = model(torch.from_numpy(image).float())

这样就可以将输入数据和偏置项的类型都转换为相同的类型，然后传递给conv2d()函数。这样就能够解决这个错误了。