epi = (6**1/2) / (L_in + L_out)**1/2

这个公式看起来不太对，因为指数运算符的优先级高于除法运算符，所以它等价于：

epi = (6 ** (1/2)) / ((L_in + L_out) ** (1/2))

这个公式用于计算神经网络中的参数初始化范围，其中 `L_in` 是输入层的大小，`L_out` 是输出层的大小，`epi` 是初始化范围的一半。具体来说，对于一个给定的层，我们可以使用均匀分布在 `[-epi, epi]` 范围内的随机数来初始化该层的参数。这个公式的目的是使初始化范围与层的大小相关，从而避免梯度爆炸或消失的问题。