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MLP：全连接神经网络的并行执行

假设

代码解释

注意事项

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MLP：全连接神经网络的并行执行

为了继续解释这段代码，我们需要做一些假设和补充，因为原始代码片段中DummyModel、Shard和mx.array的具体实现没有给出。不过，基于常见的编程模式和深度学习框架的惯例，我们可以推测这些组件的大致功能和目的。

假设

1. DummyModel: 这是一个假设的类，模拟了一个深度学习模型。它可能继承自某个深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow或MXNet等）的模型基类。这个模型包含了我们之前看到的五个全连接层。

2. Shard: 这是一个自定义类，用于表示模型的一部分（或“分片”）。它可能包含了一些关于模型分片如何被分割和标识的信息，