可以用import torch.nn 来使用Sequential（）吗
时间: 2024-05-21 09:10:20 浏览: 68
可以。在使用Sequential()时，需要从torch.nn中导入Sequential。例如：
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 20),
nn.ReLU(),
nn.Linear(20, 30),
nn.ReLU(),
nn.Linear(30, 2)
)
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然而，精确推理在处理复杂问题时效率低下，尤其是当涉及的大规模团（节点集合）的潜在表较大时，JT的计算复杂性显著增长，成为性能瓶颈。因此，研究者们寻求提高BN精确推理效率的方法，尤其是针对多核CPU的并行优化。
Fast-BNI（快速BN精确推理）方案就是这类努力的一部分，它旨在解决这一挑战。Fast-BNI巧妙地融合了粗粒度和细粒度并行性，以改善性能。粗粒度并行性主要通过区间并行，即同时处理多个团之间的消息传递，但这可能导致负载不平衡，因为不同团的工作量差异显著。为解决这个问题，一些方法尝试了指针跳转技术，虽然能提高效率，但可能带来额外的开销，如重新根化或合并操作。
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Fast-BNI的主要贡献在于：
1. **并行集成**：它设计了一种方法，能够有效地整合粗粒度和细粒度并行性，通过优化任务分配和通信机制，提升整体的计算效率。
2. **瓶颈优化**：提出了针对性的技术，针对JT中的瓶颈操作进行改进，如潜在表的更新和消息传递，降低复杂性对性能的影响。
3. **平台兼容**：Fast-BNI的源代码是开源的，可在https://github.com/jjiantong/FastBN 获取，便于学术界和业界的进一步研究和应用。
Fast-BNI的成功不仅在于提高了BN精确推理的性能，还在于它为复杂问题的高效处理提供了一种可扩展和可配置的框架，这对于机器学习特别是概率图模型在实际应用中的广泛使用具有重要意义。未来的研究可能进一步探索如何在GPU或其他硬件平台上进一步优化这些算法，以实现更高的性能和更低的能耗。
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3. Laravel的getters和setters：
在面向对象编程（OOP）中，getters和setters是指用来获取和设置对象属性值的方法。在Laravel中，这些通常指的是辅助函数或者服务容器中注册的方法，用于获取或设置框架内部的一些配置信息和对象实例。
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在laravel-helpers包中，如果开发者没有提供特定的自定义实例，该包能够自动回退到使用Laravel的原生外观。这种设计使得开发者在不牺牲框架本有功能的前提下，能够享受到额外的便利性。
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*b = temp;
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// 循环为数组元素赋值
for(int i = 0; i < 10; i++) {
arr[i] = i * 10;
}
// 输出原始数组
printf("原始数组: ");