def forward(self, x): for i, layer in enumerate(self.layers): x = layer(x) if i < len(self.layers) - 1: x = nn.functional.relu(x) return x

这是一个神经网络的前向传播函数，其中self代表类本身，x表示输入的特征向量。在这个函数中，对于神经网络的每一层，都将输入x传入该层中进行线性变换（通过 `layer(x)` 实现），然后在该层的输出上应用ReLU激活函数（通过 `nn.functional.relu(x)` 实现），除了最后一层。在最后一层不需要激活函数，因为它的输出通常是回归问题中的预测值或分类问题中的打分值，而不是概率。最后，该函数返回最后一层的输出。

需要注意的是，这里的 `enumerate()` 函数用于同时迭代神经网络的每一层和它们的索引值，这样可以在最后一层之前对每个层的输出进行激活函数的操作。