clasesita

import torch

class SLP(torch.nn.Module)
    """
    SLP Significa Single Layer Perceptron
    """
    def __init__(self, input_shape, output_shape, device=torch.device("cpu")):
        """
        :param input_shape: Tamano o forma de los inputs de entrada
        :param output_shape: Tamano o forma de los inputs de entrada
        :param device: El dispositivo ('cpu', 'cuda') que la SLP debe utilizar para almacenar los inputs a cada iteracion
        """
        super(SLP, self).__init__()
        self.device = device
        self.input_shape = input_shape[0]
        self.hidden_shape = 40
        self.linear1 = torch.nn.Linear(self.input_shape, self.hidden_shape) 
        self.out = torch.nn.Linear(self.hidden_shape, self.output_shape)

    
    def forward(self, x):
        x = torch.from_numpy(x).float().to(self.device)
        # RECTIFY LINEAR UNIT FUNCTION DE ACTIVATION relu
        # la func relu es el maximo entre o y x
        x = torch.nn.functional.relu(self.linear1)