def Curve(mlp,input_x,x): mlp_eval=mlp.eval() mlp_y=mlp_eval(input_x)

这个函数 `Curve` 似乎是在使用一个已经训练好的多层感知器（MLP）模型来进行预测。参数含义如下：

- `mlp`: 这是一个已经训练好的多层神经网络模型。
- `input_x`: 这是一个输入数据，通常是一个numpy数组或张量，表示用于预测的数据点特征。
- `x`: 可能是函数的一个变量名，如果没有特别说明，可能是`input_x`的一个别名，也可能是一个额外的输入数据。

函数执行的步骤是：
1. `mlp_eval`: 将`mlp`模型设置为评估模式（eval()函数），这在实际应用中通常是用于推理阶段，不涉及反向传播。
2. `mlp_y`: 用`input_x`作为输入数据，通过调用`mlp`的`eval()`方法计算并返回对应的输出预测值（`mlp_y`）。

相关问题：
1. `mlp.eval()`函数的作用是什么？
2. 如果`input_x`是连续变化的，这个函数会如何处理每一组新的输入数据？
3. 如果`mlp`是训练好的线性回归模型，那么`mlp_y`的输出会是什么类型？