def affine_forward(x, w, b): out = None # Reshape x into rows N = x.shape[0] x_row = x.reshape(N, -1) # (N, 6272) out = np.dot(x_row, w) + b.reshape(1, -1) # (N, 100) cache = (x, w, b) return out, cache这段代码定义了权重矩阵的维度吗？

这段代码没有直接定义权重矩阵的维度，但是可以通过输入数据 `x` 和权重矩阵 `w` 的形状推断出它们的维度。

在这段代码中，输入数据 `x` 的形状是 (N, 6272)，其中 N 是样本数，6272 是每个样本的特征数。权重矩阵 `w` 的形状是 (6272, 100)，其中 100 是输出的特征数。因此，可以推断出 `w` 的维度是 (6272, 100)。

在这段代码中，我们首先将输入数据 `x` 重塑为一个二维矩阵，其中每行是一个样本，每列是一个特征。然后，我们使用矩阵乘法将输入数据 `x` 与权重矩阵 `w` 相乘，得到一个输出矩阵 `out`。在这个过程中，我们必须确保输入数据 `x` 和权重矩阵 `w` 的维度是匹配的，否则会出现维度不匹配的错误。