是的，PyTorch中的全连接神经网络（也称为密集层或线性层）可以并行计算。实际上，PyTorch的设计目标之一就是提供高效的并行计算能力，以便在多核CPU和GPU上实现快速训练和推理。
在全连接神经网络中，每个输入节点都连接到每个输出节点，因此计算量非常大。然而，由于PyTorch使用了基于内存的梯度优化方法，因此可以有效地利用GPU并行计算能力来加速这些计算。
当然，为了实现并行计算，您需要确保您的硬件和软件环境支持并行计算，并且您需要正确地设置PyTorch以使用GPU进行计算。此外，您还需要确保您的网络架构适合并行计算，例如使用适当的激活函数和数据类型。
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import torch
import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个简单的数据集<...
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pip install matplotli...
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首先，确保...
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首先，确保已经...
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