def forward_pass(train_loader):
for batch_idx, (image, label) in enumerate(train_loader):
# 이미지와 label를 1개로 만듬
image = image[0]
label = label[0]
image = image.view(-1, 28 * 28)
print(image.size())
# Weight(가중치)를 초기화 (torch rand 함수 이용, 도중에 빼기 0.5를 하여 함수값이 -0.5~0.5 사이로 만드세요)
W_ih = (torch.rand(28 * 28, 100)-0.5)
W_ho = (torch.rand(100, 1)-0.5)
# Forward propagration 계산하기.
# 첫번째 Layer의 값
outputs = # 위 W_ih, image를 이용하여 1번째 hidden Layer의 값을 구하세요.
막줄에 저거 어케하냐...
Ax+b. 그냥 행렬 곱. 근데 웨이트는 있는데 바이이스는 안함? 개고생 말고 그냥 linear 레이어 씁시당
그 행렬곱 어케해요...?? matmul 쓸려고했는데 두 매개변수 사이즈가 다르다고 하네요...
outputs = torch.matmul(W_ih, image)
mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (784x100 and 1x784)
matmul에 wih랑 image를 반대로 넣어봐