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。