accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum() / (drug_graph_label[test_mask].shape[0])解释一下

这段代码计算了一个分类任务的准确率，具体解释如下：

首先，`output` 是模型的预测结果，`drug_graph_label` 是对应的真实标签。 `test_mask` 是一个布尔类型的向量，用于选择测试集中的样本。`eps` 是一个非负数，用于控制误差的大小。

`torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps` 计算了预测值与真实标签之差的绝对值是否小于 `eps`，返回的结果是一个布尔类型的向量。然后，`.sum()` 操作对这个向量中为 `True` 的元素进行计数，得到了预测正确的样本数。最后，除以测试集中样本的总数，得到了准确率。