for i in [train_db, val_db, test_db]: sample = next(iter(i)) print(sample[0].shape) print(sample[1].shape)

这段代码是一个循环，用来分别处理训练集、验证集和测试集中的数据。循环中的每个迭代都会从对应的数据集中取出一个样本，并输出该样本的输入和标签的形状信息。

具体来说，代码中的`[train_db, val_db, test_db]`是一个包含三个数据集对象的列表，分别代表训练集、验证集和测试集。对于每个数据集对象，我们使用`next(iter(i))`来获取该数据集中的第一个样本。由于数据集是一个可迭代对象，因此我们可以使用`iter`函数将其转换为迭代器对象，并使用`next`函数来获取其中的元素。获取到样本后，我们就可以通过`sample[0]`和`sample[1]`来分别获取其输入和标签，并使用`shape`属性来输出它们的形状信息。

需要注意的是，由于每个数据集中的样本可能具有不同的形状，因此对于每个数据集，输出的形状信息都可能不同。