elseステートメントをdictの理解に追加するにはどうすればよいですか？

この理解にelseステートメントを追加したいのですが、以下のコードのさまざまな領域にそれを配置することはあまりうまくいきません。私は、長さと活動を考えるとかなり読みやすいと思うので、以下のフォーマットが好きです。

これは重複ではありません：ガイダンスはこのフォームの解決策ではないように見えるため、リスト内包表記のif / else。

私はこのスレッドからガイダンスを受けていますが、それでも機能することがわかりません。お知らせ私がしたいことをifしてelse、このような手段、スレッド以下：

['b' if isinstance(el, str) else el for el in X]  # When using 'if' and 'else', put 'for' in the end

だから私はifandとelseandを持っているので、それらは順番に来forて終わりです。

import torch
import numpy as np
class mlp1(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_features, num_hidden, num_classes):
        super(mlp1, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.input_layer = torch.nn.Linear(num_features, num_hidden)
        self.out_layer = torch.nn.Linear(num_hidden, num_classes)
    def forward(self, x):
        x = self.input_layer(x)
        x = torch.sigmoid(x)
        logits = self.out_layer(x)
        probas = torch.softmax(logits, dim=1)
        return logits, probas

model = mlp1(num_features=28*28, num_hidden=100, num_classes=10)

freeze = ['input_layer']
# randomly select weights
locked_masks = {
                name: torch.tensor(np.random.choice([False, True],
                                              size=torch.numel(weight),
                                              # freeze 90% of the weights
                                              p=[0.0, 1.0]).reshape(weight.shape))

                if any(weight in name for weight in freeze)
                else
                name: torch.tensor(np.random.choice([False, True],
                                              size=torch.numel(weight),
                                              # freeze 90% of the weights
                                              p=[0.0, 1.0]).reshape(weight.shape))
                for name, weight in model.named_parameters()

                }