def numerical_gradient(self, x, t): """求梯度（数值微分） Parameters ---------- x : 输入数据 t : 教师标签 Returns ------- 具有各层的梯度的字典变量 grads['W1']、grads['W2']、...是各层的权重 grads['b1']、grads['b2']、...是各层的偏置 """ loss_W = lambda W: self.loss(x, t) grads = {} for idx in range(1, self.hidden_layer_num+2): grads['W' + str(idx)] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W' + str(idx)]) grads['b' + str(idx)] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b' + str(idx)]) return grads

这个函数用于计算神经网络的梯度。它通过数值微分的方法，对每一层的权重和偏置项进行计算，得到相应的梯度。函数首先定义了一个损失函数，该损失函数是输入x和教师标签t的函数，并且内部调用了predict函数和last_layer的forward函数。然后，函数对每一层的权重和偏置项分别调用numerical_gradient函数进行数值微分，得到相应的梯度。最后，函数将所有的梯度存储在一个字典变量grads中，并返回该字典变量。