test_input,test_output=generate_dataset(test_original_data, time_step,\ predict_time,feature_columns,label_columns)

这段代码的作用是调用 `generate_dataset` 函数将测试数据集转化为模型的输入和输出，并将其赋值给 `test_input` 和 `test_output` 变量。

具体来说，变量的定义和类型信息如下：

- `test_original_data`：测试数据集，数据类型为 numpy 数组，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。

- `time_step`：时间步长度，数据类型为整数，表示模型输入的时间步长度。

- `predict_time`：预测时间步长度，数据类型为整数，表示模型输出的时间步长度。

- `feature_columns`：特征列索引列表，数据类型为列表，每个元素为一个整数，表示模型输入的特征列索引。

- `label_columns`：标签列索引列表，数据类型为列表，每个元素为一个整数，表示模型输出的标签列索引。

- `test_input`：测试数据集的模型输入，数据类型为 numpy 数组，形状为 (样本数, 时间步长度, 特征数)。

- `test_output`：测试数据集的模型输出，数据类型为 numpy 数组，形状为 (样本数, 预测时间步长度, 标签数)。