对于cifar10半监督学习的unlabeled_loader输出的target是什么呀

对于cifar10半监督学习的unlabeled_loader输出的target是什么呀

class CIFAR10SSL(datasets.CIFAR10):
    def __init__(self, root, indexs, train=True,
                 transform=None, target_transform=None,
                 download=False):
        super().__init__(root, train=train,
                         transform=transform,
                         target_transform=target_transform,
                         download=download)
        if indexs is not None:
            self.data = self.data[indexs]
            self.targets = np.array(self.targets)[indexs]

    def __getitem__(self, index):
        img, target = self.data[index], self.targets[index]
        img = Image.fromarray(img)

        if self.transform is not None:
            img = self.transform(img)

        if self.target_transform is not None:
            target = self.target_transform(target)

        return img, target

train_unlabeled_dataset = CIFAR10SSL(
        root, train_unlabeled_idxs, train=True,
        transform=TransformFixMatch(mean=cifar10_mean, std=cifar10_std))

对于CIFAR10半监督学习的unlabeled_loader输出的target是一个空的tensor，因为在半监督学习中，unlabeled数据集的标签是未知的，因此在数据集类中返回一个空的tensor作为标签。在训练过程中，这些未知标签并不会被使用，而是通过模型的预测结果进行伪标签的生成和使用。