else: # 单标签分类 print('Epoch [{0:>3}/{1:>3}/{2:>5}]'.format(epoch + 1, config.num_epochs, total_batch), end=' ') print(' | loss: {:.4f}'.format(train_loss.item()), end='') result_train = evaluate(outputs, labels, config.classify_type) print(' | time: {:.4f}s'.format(get_time_dif(t))) # 验证集和训练集的准确率 vali_loss, result_vali = vali_test(config, model, vali_iter, LOSS) # 验证 test_loss, result_test = vali_test(config, model, test_iter, LOSS) # 测试

这段代码是在单标签分类情况下，在每个epoch的训练过程中输出训练集的损失值和评估结果，并计算验证集和测试集的损失值和评估结果。

首先，判断当前是单标签分类情况，进入else分支。然后，输出当前epoch的信息，包括当前epoch的索引、总的epoch数和进行到的batch数。通过`format()`函数将这些信息格式化打印出来。

接下来，输出训练集的损失值，通过`train_loss.item()`获取训练损失的数值，并使用`print()`函数将其打印出来。

然后，调用`evaluate()`函数对模型的输出结果和标签进行评估，得到评估结果`result_train`。通过`evaluate()`函数计算准确率等指标。

接下来，调用`vali_test()`函数对验证集和测试集进行评估。分别传入配置文件`config`、模型对象`model`、验证集迭代器`vali_iter`和测试集迭代器`test_iter`，以及损失函数`LOSS`。返回验证集和测试集的损失值和评估结果。

最后，将验证集和测试集的损失值和评估结果打印出来。

整个代码段的作用是在单标签分类情况下，输出训练集的损失值和评估结果，并计算验证集和测试集的损失值和评估结果。