def hidden_init(layer): fan_in = layer.weight.data.size()[0] lim = 1. / np.sqrt(fan_in) return (-lim, lim)

这段代码是用于初始化神经网络的权重的函数。具体来说，它通过计算当前层输入的维度（即`fan_in`）来确定权重初始化的范围，最终返回一个元组`(-lim, lim)`，其中`lim`是根据`fan_in`计算出来的，用于限制权重值的范围。

这种权重初始化的方法被称为“Xavier初始化”或“Glorot初始化”，它的目的是尽量使得每个神经元的输出分布在同一范围内，从而提高模型训练的稳定性和收敛速度。