你提供了两种实现自定义 Sigmoid 算子的代码。第一种是使用NCNN 并行化的实现，第二种是一个自定义算子函数用于 RKNN（Rockchip Neural Network）的实现。下面我将详细解释这两种实现，并提供一些优化建议。
实现 1：使用NCNN 并行化实现的 Sigmoid 算子
int Sigmoid::forward_inplace(Mat& bottom_top_blob, const Option& opt) const
{int w = bottom_top_blob.w; // 获取张量的宽度int h = bottom_top_blob.h; // 获取张量的高度int d = bottom_top_blob.d; // 获取张量的深度int channels = bottom_top_blob.c; // 获取张量的通道数int size = w * h * d; // 计算每个通道的元素个数// 使用 OpenMP 并行化处理每个通道#pragma omp parallel for num_threads(opt.num_threads)for (int q = 0; q < channels; q++
函数)
