解释以下程序：def __init__(self): super(BPNet, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Linear(n_steps_in*6, 128), nn.ReLU() ) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Linear(128, 64), nn.ReLU() ) self.layer3 = nn.Linear(64, n_steps_out)

这段程序定义了一个名为BPNet的神经网络类。在类的初始化方法中，首先调用了父类nn.Module的初始化方法super(BPNet, self).__init__()。然后，定义了三个神经网络层layer1、layer2和layer3。

layer1是一个包含两个模块的序列容器，第一个模块是一个全连接层nn.Linear，它的输入特征数量为n_steps_in*6，输出特征数量为128；第二个模块是一个ReLU激活函数。

layer2也是一个包含两个模块的序列容器，第一个模块是一个全连接层nn.Linear，它的输入特征数量为128，输出特征数量为64；第二个模块是一个ReLU激活函数。

layer3是一个全连接层，它的输入特征数量为64，输出特征数量为n_steps_out。

最终的神经网络结构是layer1 -> layer2 -> layer3，它的输入特征数量为n_steps_in*6，输出特征数量为n_steps_out。这个神经网络可以用于回归任务，例如根据输入数据预测一个连续值。在训练过程中，可以使用均方误差（MSE）作为损失函数，通过反向传播算法更新神经网络中的权重和偏置，以提高模型的预测准确性。