E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\Scripts\python.exe E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py [ WARN:0@0.045] global loadsave.cpp:248 cv::findDecoder imread_('E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/mnist_classification/0\0'): can't open/read file: check file path/integrity Traceback (most recent call last): File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 100, in <module> image = cv2.resize(image, (128, 128)) cv2.error: OpenCV(4.8.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4062: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'

这个错误是由于在调用`cv2.resize()`函数时，发生了一个断言错误。错误信息指示输入图像的大小为空。

要解决这个问题，你需要确保输入图像的大小不为空。可能是由于文件路径不正确或图像文件已损坏导致无法读取图像。

请检查以下几个方面：

1. 确保图像文件的路径是正确的。检查文件路径是否正确拼写，并确保文件存在于指定的位置。

2. 检查图像文件是否存在，并且具有正确的文件扩展名（如`.jpg`、`.png`等）。

3. 确保图像文件没有被其他程序占用或打开。尝试关闭其他程序，然后再次运行代码。

如果仍然出现问题，请确保你的图像文件没有损坏。你可以尝试使用其他图像查看器或编辑器打开图像文件，以验证图像文件的完整性。

通过确保文件路径正确、图像文件存在且没有损坏，你应该能够解决这个错误。

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E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\Scripts\python.exe E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py Traceback (most recent call last): File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 112, in <module> image_array = np.array(image) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 970, in __array__ return self.numpy() RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

这个错误是由于你尝试在一个需要梯度计算的张量上调用`.numpy()`方法引起的。在PyTorch中，当一个张量需要梯度计算时，它是不允许直接转换为NumPy数组的。

要解决这个问题，你可以使用`.detach().numpy()`方法代替`.numpy()`方法来获取一个不需要梯度计算的张量的NumPy数组表示。

具体来说，你可以将以下代码：

image_array = np.array(image)

修改为：

image_array = image.detach().numpy()

这样就可以避免在需要梯度计算的张量上调用`.numpy()`方法而导致的错误。

通过使用`.detach().numpy()`方法，你应该能够成功地将具有梯度计算要求的张量转换为NumPy数组。

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。