classがまた使えなくなりました　typeerrorとでるが書き間違えてないはず

コード
import numpy as  np
class NN:
    def __init__(self,):
        self.N1=None
        self.N2=None
        self.N3=None
        self.N4=None
n=NN()

class Relu:
    def __init__(self,inp):
        self.next=inp
        self.N=self.next.N
        self.mask = None
    def f(self,x):
        return np.maximum(0, x)
    def b(self,dout,eta):
        dout[self.mask] = 0
        dx = dout
        self.next.b(dx,eta)
    
class imput:
    def __init__(self,N):
        self.N=N
    def start(self,inp):
        return inp
    def b():
        print('学習完了')
class afine:
    def __init__(self,N,inp):# インスタンス変数の初期化
        self.N=N
        self.next=inp
        self.w = np.random.rand(self.next.N,N) * (2.0 /self.N) # 重みは固定
        self.by = np.zeros(N)
        self.x = None
        self.dW = None
        self.db = None
    def f(self,x):
        self.x = x #入力を引数で渡す。
        return np.dot(self.x, self.w) + self.by # バイアス+重みx入力の行列を渡す
    
    def b(self,dout,eta):
        dx = np.dot(dout, self.w.T)#重みの形状の転置を行なって、それをdoutでdotする。
        self.dW = np.dot(self.x.T, dout)# 入力の形状の転置を行なって、それをdoutでdotする。
        self.db = np.sum(dout, axis=0)#バイアスはaxis=0で微分する。
        self.w = self.w - eta*self.dW1
        self.by = self.by - eta*self.db1
        print('ddd',dx)
        self.next.b(dx,eta)
class output:
    def __init__(self,zz):
        self.next=zz
    def f(self,a):
        a_max=max(a)
        x = np.exp(a-a_max)
        u = np.sum(x)
        return x/u
    def loss(self,d,y,eta):
        batch_size = d.shape[0]
        if d.size == y.size: # 教師データがone-hot-vectorの場合
            dx = (y - d) / batch_size
        else:
            dx = y.copy()
            dx[np.arange(batch_size), d] -= 1
            dx = dx / batch_size
        print('aaaa',dx)
        self.next.b(dx,eta)

"""
=====パラメーター======
   epoc=エピソード　
   step=ステップ数　
   eta=学習率　
"""


eta=0.01
epoc=1000
step=2000
#imput=   input型
#   mx=    ニューロン数　前の層
#output= input
i=imput(10)
m1=afine(20,i)
r1=Relu(m1)
m2=afine(20,r1)
r2=Relu(m2)
m3=afine(10,r2)
o=output(m3)
#start(何をインプットにするか)
#mx.f(どのニューロン群を計算するか)
#o.f(何番目のニューロン群を使う)
zz=np.array([19,2,31,4,5,12,45,89,3,134])
n.N1=i.start(zz)
n.N1=m1.f(n.N1)
n.N1=r1.f(n.N1)
n.N1=m2.f(n.N1)
n.N1=r2.f(n.N1)
n.N1=m3.f(n.N1)
n.N1=o.f(n.N1)

y=np.array([0,0,0,1,0,0,0,0,0,0])
#出力　出力　eta
o.loss(n.N1,y,0.01)

新しく出てきたエラー

ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-0b3cebe302aa> in <module>
102 y=np.array([0,0,0,1,0,0,0,0,0,0])
103 #出力　出力　eta
--> 104 o.loss(n.N1,y,0.01)

<ipython-input-14-0b3cebe302aa> in loss(self, d, y, eta)
65 dx = dx / batch_size
66 print('aaaa',dx)
---> 67 self.next.b(dx,eta)
68
69 """

<ipython-input-14-0b3cebe302aa> in b(self, dout, eta)
42 def b(self,dout,eta):
43 dx = np.dot(dout, self.w.T)#重みの形状の転置を行なって、それをdoutでdotする。
---> 44 self.dW = np.dot(self.x.T, dout)# 入力の形状の転置を行なって、それをdoutでdotする。
45 self.db = np.sum(dout, axis=0)#バイアスはaxis=0で微分する。
46 self.w = self.w - eta*self.dW1

<array_function internals> in dot(*args, **kwargs)

ValueError: shapes (20,) and (10,) not aligned: 20 (dim 0) != 10 (dim 0)