def net(X): X = X.reshape((-1, num_inputs)) H = relu(X@W1 + b1) # 这里“@”代表矩阵乘法 return (H@W2 + b2)

这是一个定义了一个简单的神经网络的函数 net(X)。该函数接受一个输入张量 X，并按照一定的计算规则进行前向传播。

首先，通过调用 X.reshape((-1, num_inputs))，将输入张量 X 重新形状为一个二维矩阵，其中维度为 -1 的部分会根据其他维度的大小自动计算得到。

接下来，通过 X@W1 + b1 进行线性变换，其中 @ 表示矩阵乘法，W1 是一个权重矩阵，b1 是一个偏置向量。然后将线性变换的结果通过 relu() 函数进行激活函数操作，得到激活后的输出 H。

最后，将激活后的输出 H 通过 H@W2 + b2 进行另一次线性变换和激活操作，得到最终的输出结果。

整个函数 net(X) 定义了一个两层的全连接神经网络，并且没有经过任何训练，可以用于进行预测。

相关问题

def net(x): x = x.reshape((-1, num_inputs)) H = relu(x@w1 + b1) # 这⾥“@”代表矩阵乘法 return (H@w2 + b2)

这是一个神经网络的前向传播函数，其中包含两个隐藏层和一个输出层。具体来说，输入`x`通过一个线性变换 `x@w1 + b1`，然后通过 ReLU 非线性激活函数，得到隐藏层的输出`H`。隐藏层的输出再经过一个线性变换 `H@w2 + b2`，得到最终的输出。其中，`w1`、`w2`、`b1`、`b2`分别是网络的参数，`num_inputs`是输入的特征数。这个前向传播函数可以用来对输入数据进行预测。

X = X.reshape((-1, num_inputs))

这段代码是在将矩阵 X 重塑为一个新的形状，其中第一个维度被设置为 -1，表示该维度的大小将会根据矩阵的总元素数和其他维度的大小自动推断出来，而第二个维度则被设置为 num_inputs，表示该维度的大小为 num_inputs。具体来说，该代码将原本形状为 (m, n) 的矩阵 X 重塑为形状为 (m // num_inputs, num_inputs) 的新矩阵，其中 // 表示整数除法。这个操作通常用于将图片等数据转换为神经网络的输入格式。