안녕하세요, 저는 python을 시작한지 얼마 안된 학생입니다!

class문으로 작성 된 코드를 보던 중, 서로 다른 class문에 정의된 method를

다른 class에서 어떻게 불러오는지 궁금해서 질문드립니다!

아래의 code문에서 <이곳!> 이라고 표시되어 있는 곳인데요,

<질문!> 첫번째 class에서 쓰인 HiddenLayer 는 두번째 class의 이름인데요! 그렇다고 하면 그냥 저렇게 HiddenLayer에서 어떤값이 반환되길래 첫번째 class에서 값으로 쓰 일 수 있는지 궁금합니다..!

<질문!> 첫번째 class 안에서 보면,
layer_input = self.hidden_layers[i].forward(input=layer_input) 라는 문장이 있는데요, forward라는 메서드는 해당 class안에 없는데(두번째 class에 있는 것 같습니다.) self.hidden_layers.forward로 불러오는게 가능한가요? 설명좀 부탁드립니다 ㅠㅠ

<첫번째 클래스>

#First class
class Dropout(object):
    def __init__(self, input, label,\
                 n_in, hidden_layer_sizes, n_out,\
                 rng=None, activation=ReLU):

        self.x = input
        self.y = label

        self.hidden_layers = []
        self.n_layers = len(hidden_layer_sizes)

        if rng is None:
            rng = numpy.random.RandomState(1234)

        assert self.n_layers > 0


        # construct multi-layer 
        for i in xrange(self.n_layers):

            # layer_size
            if i == 0:
                input_size = n_in
            else:
                input_size = hidden_layer_sizes[i-1]

            # layer_input
            if i == 0:
                layer_input = self.x

            else:
                layer_input = self.hidden_layers[-1].output()

            # construct hidden_layer
 <이곳!>    hidden_layer = HiddenLayer(input=layer_input,
                                       n_in=input_size,
                                       n_out=hidden_layer_sizes[i],
                                       rng=rng,
                                       activation=activation)

           self.hidden_layers.append(hidden_layer)

           ............생략


 <이곳!>   layer_input = self.hidden_layers[i].forward(input=layer_input) 

<두번째 클래스>

class HiddenLayer(object):
    def __init__(self, input, n_in, n_out,\
                 W=None, b=None, rng=None, activation=tanh):

        if rng is None:
            rng = numpy.random.RandomState(1234)

        if W is None:
            a = 1. / n_in
            W = numpy.array(rng.uniform(  # initialize W uniformly
                low=-a,
                high=a,
                size=(n_in, n_out)))

        if b is None:
            b = numpy.zeros(n_out)  # initialize bias 0

        self.rng = rng
        self.x = input

        self.W = W
        self.b = b

        if activation == tanh:
            self.dactivation = dtanh

        elif activation == sigmoid:
            self.dactivation = dsigmoid

        elif activation == ReLU:
            self.dactivation = dReLU

        else:
            raise ValueError('activation function not supported.')


        self.activation = activation

.......................생략
    def forward(self, input=None):
        return self.output(input=input)

.......................생략

자세한 내용은 출처를 남겨놓겠습니다! 출처 : https://gist.github.com/yusugomori/cf7bce19b8e16d57488a/6ffcc0270bece06cbc200b54e606b6dc3f4eb905