def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_train,t_train,x_test, t_test def init_network(): with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network x_train,t_train,x_test, t_test = get_data() network=init_network() print("x_train:",x_train) print("t_train:",t_train) print("x_test:",x_test) print("t_test:",t_test) for k,v in network.items(): print(k) print(v.shape)分析以上代码

以上代码主要实现了读取MNIST数据集和神经网络的初始化。具体来说，代码中定义了两个函数：`get_data()`和`init_network()`。

`get_data()`函数通过`load_mnist()`方法加载MNIST数据集，并将训练数据`x_train`和`t_train`以及测试数据`x_test`和`t_test`返回。其中，`normalize=True`表示对数据进行归一化处理，`flatten=True`表示将图像展开为一维数组，`one_hot_label=False`表示不使用one-hot编码。

`init_network()`函数通过`pickle`模块加载了预训练好的神经网络参数，并将其返回。

在主函数中，首先调用`get_data()`和`init_network()`函数获取数据和神经网络参数，并打印出来。然后，通过`for`循环遍历神经网络参数`network`，将每个参数的名称和形状打印出来。

总的来说，以上代码主要是用来加载MNIST数据集和预训练好的神经网络参数，为后续的模型训练和推理做准备。