이미지 분류 - 합성곱 신경망(CNN) 마지막 코드 질문드립니다.

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안녕하세요 딥러닝호형님!

유튜브에서 알게되어서 인프런 강의까지 잘 수강 중 입니다.

딥러닝 너무 어려운데 잘 알려주셔서 먼저 감사인사 말씀 드립니다!

다름이 아니라 5-1강 CNN 마지막 5.6 모델 정확도 구하기에서 주석에 " 누적 (맞으면 1, 틀리면 0으로 합산) 이라고 적혀있는데 Print 해보니 label 값이 더해지고 있는 것 같습니다. 제가 코드를 잘못쳤는지 아니면 주석의 내용을 잘못 이해한건지 궁금합니다.

감사합니다.

    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    # torch.max() returns = (values=tensor([1.111,2.222...], device='cuda:0'),
    #                        indices=tensor([7,7,4,5,...], device='cuda:0'))
    print('여기야 =', (predicted==labels).sum().item())
    
    total += labels.size(0) # 개수 누적 (총 개수)
    correct += (predicted == labels).sum().item() # 누적 (맞으면 1, 틀리면 0으로 합산)
    print('correct=', correct);

출력 : 
correct= 6166
여기야 = 4
correct= 6170
여기야 = 5
correct= 6175
여기야 = 6
correct= 6181