text: # coding: utf-8
  import sys, os
  sys.path.append(os.pardir)  # 부모 디렉터리의 파일을 가져올 수 있도록 설정
  import numpy as np
  from common.layers import Relu,Affine
  from common.gradient import numerical_gradient
  from collections import OrderedDict
  from backpropagation.SoftmaxWithLoss_test import SoftmaxWithLoss
  
  class TwoLayerNet:
  
      def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std = 0.01):
          # 가중치 초기화
          #np.random.randnd은 표준 정규분포를 반환, 괄호안에는 행렬의 크기가 들어감.
          self.params = {}
          self.params['W1'] = weight_init_std * np.random.randn(input_size, hidden_size)
          self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size) #zeros(x)는 0으로 채워진 배열[x]크기만큼 반환
          self.params['W2'] = weight_init_std * np.random.randn(hidden_size, output_size) 
          self.params['b2'] = np.zeros(output_size)
  
          # 계층 생성
          self.layers = OrderedDict() #순서가 지정된 딕셔너리 객체 생성.
          self.layers['Affine1'] = Affine(self.params['W1'], self.params['b1'])
          self.layers['Relu1'] = Relu()
          self.layers['Affine2'] = Affine(self.params['W2'], self.params['b2'])
  
          self.lastLayer = SoftmaxWithLoss()
          
      def predict(self, x):
          for layer in self.layers.values():
              x = layer.forward(x)
          
          return x
          
      # x : 입력 데이터, t : 정답 레이블
      def loss(self, x, t):
          y = self.predict(x)
          return self.lastLayer.forward(y, t)
      
      def accuracy(self, x, t):
          y = self.predict(x)
          y = np.argmax(y, axis=1)
          if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1)
          
          accuracy = np.sum(y == t) / float(x.shape[0])
          return accuracy
          
      # x : 입력 데이터, t : 정답 레이블 , 가중치의 매개변수의 기울기를 수치 미분 방식으로 구함.
      def numerical_gradient(self, x, t):
          loss_W = lambda W: self.loss(x, t)
          
          grads = {}
          grads['W1'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W1'])
          grads['b1'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b1'])
          grads['W2'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W2'])
          grads['b2'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b2'])
          
          return grads
      
      #가중치 매개변수의 기울기를 backpropagation 알고리즘 사용해서 구함.
      def gradient(self, x, t):
          # forward
          self.loss(x, t)
  
          # backward
          dout = 1
          dout = self.lastLayer.backward(dout)
          
          layers = list(self.layers.values())
          layers.reverse()
          for layer in layers:
              dout = layer.backward(dout)
  
          # 결과 저장
          grads = {}
          grads['W1'], grads['b1'] = self.layers['Affine1'].dW, self.layers['Affine1'].db
          grads['W2'], grads['b2'] = self.layers['Affine2'].dW, self.layers['Affine2'].db
  
          return grads
  