如何摆脱深层神经网络中的for循环？

Question

for in range(1,number_layers):
  #vectorised matrix multiplication
  Z1 = np.dot(W1,X)+b
  A1 = np.tanh(Z1)
  ....

在上面的深层神经网络代码中，有什么方法可以摆脱对隐藏层进行迭代的for循环？

感谢您的帮助