test_labels = test_dataset.pop("output")

这行代码的作用是从测试数据集中移除输出标签并将其存储在 `test_labels` 变量中。通常，测试数据集不包含输出标签，因为我们需要使用模型对测试数据进行预测，并将预测结果与真实标签进行比较来评估模型的性能。因此，我们需要将输出标签从测试数据集中分离出来，并将其存储在一个单独的变量中以供后续使用。

相关问题

y_train = train_loader.dataset.train_labels.numpy()

`y_train = train_loader.dataset.train_labels.numpy()` 这行代码将训练数据集的标签转换为 NumPy 数组并赋值给变量 `y_train`。

在这行代码中，`train_loader` 是一个数据加载器对象，`train_loader.dataset` 是该加载器对应的数据集对象。`train_labels` 是数据集对象中的一个属性，它代表训练数据集的标签。

`numpy()` 是一个 NumPy 数组的方法，它将 PyTorch 张量（tensor）对象转换为 NumPy 数组。

通过这行代码，将训练数据集的标签转换为 NumPy 数组，并将结果赋值给变量 `y_train`。你可以在后续的代码中使用 `y_train` 来处理或分析训练数据集的标签数据。

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

根据代码，'LegacyPPIDataset'对象应该已经正确创建了，并且访问'features'属性是必须的，因此第一个问题可以排除。

第二个问题可能是代码中出现了其他名称为'train_dataset'的对象并且具有'features'属性，导致代码访问到了错误的对象。建议检查一下代码中是否存在类似以下的情况：

train_dataset = ...
...
train_dataset = another_dataset(...)
...
n_classes = train_dataset._labels.shape[1]
num_feats = train_dataset.features.shape[1]

如果存在这种情况，可以将第二个'='号左边的变量名修改为其他名称，避免名称冲突。

最后，如果以上两种情况都不是问题所在，需要检查一下'LegacyPPIDataset'类的代码，确认是否对'features'属性进行了修改或删除，导致无法访问。如果是这种情况，可以修改'LegacyPPIDataset'类的代码，确保'features'属性正确存在。