解释代码def norm_weight(rng, nin, nout): fan_in = nin fan_out = nout W_bound = numpy.sqrt(6. / (fan_in + fan_out)) W = numpy.asarray(rng.uniform(low=-W_bound, high=W_bound, size=(nin, nout)), dtype=numpy.float32)

这段代码是一个用于初始化神经网络权重的函数，其中rng是一个随机数生成器，nin和nout分别代表输入和输出的维度。函数中使用了均匀分布来随机初始化权重，并且根据输入和输出的维度计算了一个较为合适的初始化范围。