target = torch.FloatTensor([[0, 1, 1], [1, 1, 1], [0, 0, 0]]) print(target) print('-'*100)的作用

### 回答1：
这段代码的作用是创建一个三行三列的张量，张量中的元素为0或1，表示了一个二维的数据矩阵。该张量可以用于神经网络的训练中，作为训练集的标签数据。通过打印该张量，可以查看张量中的元素值，并通过分隔线的方式，将不同的输出结果进行区分。

### 回答2：
这段代码的作用是定义了一个3x3的二维张量（tensor）target，并打印出target的值。其中target的值为[[0, 1, 1], [1, 1, 1], [0, 0, 0]]。

第一行代码定义了一个名为target的张量，并使用torch.FloatTensor()函数将一个具有特定元素的列表转换成张量。该列表是一个二维列表，包含3个子列表，每个子列表有3个元素。每个元素的值为0或1，表示该位置的二进制值。

第二行代码使用print()函数打印出target的值，并在之后打印一条包含100个'-'字符的分割线。这样可以将target的值以清晰的格式输出，并用分割线进行可视化分隔。

这段代码的作用主要是展示target张量的值，并通过分割线提供更好的可视化效果。

### 回答3：
这段代码的作用是定义了一个3x3的张量，其中包含了一些特定的数值。torch.FloatTensor()函数用于创建一个新的浮点型张量。其中传入的参数是一个嵌套的列表，用于指定张量的初始值。

通过传入列表`[[0, 1, 1], [1, 1, 1], [0, 0, 0]]`，我们可以得到一个大小为3x3的张量。张量的元素值根据传入的列表来设定，对应位置的值和列表中对应位置的元素一致。

最后，代码中`print(target)`和`print('-'*100)`用于在控制台输出张量的值和划分线，以使输出更加直观和易于辨认。