inputs, labels = data

### 回答1：
inputs和labels是一个数据集中的两个部分，inputs通常是指输入数据，labels通常是指对应的标签或输出数据。在机器学习中，我们通常使用inputs和labels来训练模型，以便模型能够从输入数据中学习到对应的输出数据或标签。

### 回答2：
inputs是一个包含数据的变量，labels是一个包含数据标签的变量，这个表达式"inputs, labels = data"意味着将data中的数据分别赋值给inputs和labels。

具体来说，data可能是一个包含了训练样本数据和对应标签的数据集。假设data是一个二维数组，其中每一行代表一个样本数据，而最后一列代表该样本的标签。那么此表达式将会将data的前N-1列赋值给inputs变量（N为data的列数），将最后一列赋值给labels变量。

举个例子，假设data是以下二维数组：

data = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]

那么经过"inputs, labels = data"操作后，inputs将会变成以下变量：

inputs = [[1, 2],
[4, 5],
[7, 8]]

而labels将会变成以下变量：

labels = [3, 6, 9]

这样，我们可以利用inputs变量来表示训练数据，用labels变量来表示对应的标签数据。这种方式在机器学习和深度学习中常常使用，用来对数据进行训练和测试。

### 回答3：
这段代码的意思是将"data"赋值给inputs和labels两个变量。

在这段代码中，"data"很可能是一个包含输入数据和标签数据的数据集对象。通过将该数据集对象赋值给inputs和labels两个变量，我们可以方便地访问输入数据和相应的标签数据。

inputs和labels可以是任何合适的数据类型，比如列表、数组或张量。具体的数据类型取决于数据集对象的实现和数据的特点。通常，inputs变量存储输入数据，而labels变量存储相应的标签数据。

此外，inputs和labels的维度要匹配，以确保每个输入数据都有对应的标签数据。这意味着数据集中的每个样本都应有相同的维度和形状。

这段代码的目的是为了将数据集中的输入数据和标签数据分开，以便于后续的数据处理和模型训练。通过这样的方式，我们可以更方便地对数据进行预处理、特征提取和建模等操作。

总结起来，这段代码的作用是将"data"数据集对象中的输入数据赋值给inputs变量，将相应的标签数据赋值给labels变量，以便于后续的数据处理和模型训练。