python for下面的else执行流程是在上面的for执行完成后顺序执行的,除非上面的for循环中有break会导致跳过的情况,否则是执行了上面的for,再执行else

#result

t_class.type= <class 'torch.Tensor'>
t_class= tensor([[ 3],
        [ 6],
        [ 9],
        [ 5],
        [ 5],
        [ 1],
        [ 2],
        [ 2],
        [ 0],
        [ 7],
        [ 1],
        [ 3],
        [ 3],
        [ 0],
        [ 9],
        [ 7],
        [ 7],
        [ 0],
        [ 6],
        [ 5],
        [ 8],
        [ 6],
        [ 5],
        [ 9],
        [ 0],
        [ 3],
        [ 5],
        [ 0],
        [ 0],
        [ 4],
        [ 0],
        [ 2]])
t_class= torch.Size([32, 1])
Accuracy: 78.125%
t_class.type= <class 'torch.Tensor'>
t_class= tensor([[ 6],
        [ 0],
        [ 8],
        [ 0],
        [ 0],
        [ 2],
        [ 9],
        [ 5],
        [ 1],
        [ 4],
        [ 0],
        [ 2],
        [ 3],
        [ 7],
        [ 0],
        [ 8],
        [ 0],
        [ 0],
        [ 5],
        [ 3],
        [ 8],
        [ 5],
        [ 7],
        [ 4],
        [ 3],
        [ 8],
        [ 0],
        [ 0],
        [ 5],
        [ 0],
        [ 8],
        [ 5]])
t_class= torch.Size([32, 1])
Accuracy: 84.375%
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