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添加函数不起作用-我想要的是能够对两个矩阵求和

添加函数不起作用可能是由于以下原因：

代码逻辑错误：请检查你的代码，确保正确调用了矩阵求和的函数并传入正确的参数。可能存在语法错误、逻辑错误或者函数定义错误等问题。
函数未定义或引用错误：请确保你已经正确定义了矩阵求和的函数，并且在需要的地方正确引用了该函数。
数据类型错误：请确认你传入函数的参数是否为合适的数据类型，比如矩阵是否为二维数组，且维度一致。
缺少依赖或库错误：如果你使用了特定的矩阵运算库或函数库，请确保已经正确安装和引用了相关的库，并且库的版本与代码兼容。

针对矩阵求和的需求，腾讯云提供了适用于云计算的多种产品和服务，推荐使用腾讯云的 AI 机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcaptchasolve）和腾讯云的自然语言处理（https://cloud.tencent.com/product/nlp）等相关产品来处理和分析矩阵数据。同时，腾讯云也提供了云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）和云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）等基础服务，用于支持各类计算和存储需求。

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让向量、矩阵和张量的求导更简洁些吧

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Numpy专题最后一篇，随机数、线性代数与持久化

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你必须知道的DSUM函数

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NumPy中einsum的基本介绍

举一个函数的一个小例子，这里有两个数组，我们想要逐个元素相乘，然后沿轴1（数组的行）求和： A= np.array([0,1,2]) B= np.array([[0, 1, 2, 3],...简而言之，因为我们根本不需要对A进行reshape，最重要的是，乘法不会创建像A[:, np.newaxis] * B这样的临时数组。相反，einsum只需沿着行对乘积进行求和。...即使是这个小的例子，einsum也要快三倍。如何使用einsum 关键是为输入数组的轴和我们想要输出的数组选择正确的标签。函数使我们可以选择两种方式之一执行此操作：使用字符串或使用整数列表。...为简单起见，我们将坚持使用字符串（这也是更常用的）。一个很好的例子是矩阵乘法，它将行与列相乘，然后对乘积结果求和。...通过累加的方式将它从轴上除去，最终数组中的维数减少1。如果输出是’ijk’，我们得到的结果是3x3x3数组（如果我们不提供输出标签，只写箭头，则对整个数组求和）。

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FastAI 之书（面向程序员的 FastAI）（七）

从头开始的矩阵乘法让我们编写一个函数，计算两个张量的矩阵乘积，然后再允许我们使用 PyTorch 版本。...广播规则在操作两个张量时，PyTorch 会逐个元素地比较它们的形状。它从尾部维度开始，逆向工作，在遇到空维度时添加 1。当以下情况之一为真时，两个维度是兼容的：它们是相等的。...每个项必须包含相同的非重复索引。因此，在我们的例子中，由于k是重复的，我们对该索引求和。...前向 hook 是一个接受三个参数的函数——一个模块，它的输入和输出——它可以执行任何您想要的行为。...现在让我们添加一些学习率调度。调度学习率如果我们想要获得良好的结果，我们将需要一个 LR finder 和 1cycle 训练。这两个都是退火回调，也就是说，它们在训练过程中逐渐改变超参数。

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不一样的 NumPy教程，数值处理可视化

索引通过所有能够对Python列表切片（slice）的方式，能够对NumPy数组进行索引和切片： ? 聚合 NumPy的优势还在于提供聚合函数： ?...矩阵的运算如果两个矩阵大小相同，则可以使用运算符(+-*/)对矩阵进行相加或相乘。NumPy对每一矩阵进行相同的操作： ?...在该图下方，笔者添加了矩阵维度，以强调两个矩阵在其与对方匹配的一侧必须具有相同维度。将操作可视化，就会如下所示： ? 矩阵索引在处理矩阵时，索引分片操作会更有用： ?...情况常常是这样的——需要取两个矩阵的点积，并且需要对齐共用维度。NumPy数组有一个名为T的便捷属性，能够对矩阵进行转置： ? 在更高级的实操案例中，有可能需要切换特定矩阵的维度。...处理新维度有很多途径，但大多都是给NumPy的函数参数添加逗号： ? 注意：请记住，当在打印三维NumPy数组时，文本输出的数组与此处显示不同。

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图解NumPy，这是理解数组最形象的一份教程了

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NumPy使用图解教程「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。...除此之外，NumPy之美的一个关键之处是它能够将之前所看到的所有函数应用到任意维度上。 NumPy中的矩阵操作创建矩阵我们可以通过将二维列表传给Numpy来创建矩阵。...NumPy提供了dot()方法，可用于矩阵之间进行点积运算：上图的底部添加了矩阵尺寸，以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...很多时候，改变维度只需在NumPy函数的参数中添加一个逗号，如下图所示： NumPy中的公式应用示例 NumPy的关键用例是实现适用于矩阵和向量的数学公式。这也Python中常用NumPy的原因。...在我们执行减法后，我们最终得到如下值：然后我们可以计算向量中各值的平方：现在我们对这些值求和：最终得到该预测的误差值和模型质量分数。

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反向传播和其他微分算法

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