layers.py import numpy as np ''' 全连接层：矩阵变换，获取对应目标相同的行与列 输入x: 2*32*16*16 输入x_row: 2*8192 超参w：8192*100 输出：矩阵乘法 2*8192 ->8192*100 =>2*100 '''

这段代码是一个注释，描述了一个全连接层的实现。根据注释中的描述，这个全连接层的输入数据 `x` 的形状是 (2, 32, 16, 16)，其中 2 是样本数，32 是通道数，16*16 是每个通道的特征数。输入数据 `x` 会被重塑为一个二维矩阵 `x_row`，其中每行是一个样本，每列是一个特征。`x_row` 的形状是 (2, 8192)，其中 8192 = 32*16*16。超参 `w` 的形状是 (8192, 100)，其中 100 是输出的特征数。

在这个全连接层中，我们需要将输入数据 `x_row` 与超参 `w` 进行矩阵乘法运算，得到一个输出矩阵。输出矩阵的形状是 (2, 100)，其中每行是一个样本，每列是一个输出特征。这个全连接层的作用是将输入数据 `x` 中的每个样本映射到一个长度为 100 的向量空间中，从而使得不同的样本之间可以进行比较和分类。