tf.gradients(Xs[:, j], Ys) 等价代码

可以使用 TensorFlow 自带的梯度计算函数 `tf.gradients()`，也可以手动计算梯度。手动计算梯度的代码如下：

import tensorflow as tf

# 定义输入张量 Xs 和输出张量 Ys
Xs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, n])
Ys = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, m])

# 定义损失函数 loss
loss = ...

# 手动计算梯度
grads = []
for j in range(m):
    grad_j = tf.gradients(loss, Xs[:, j])[0]
    grads.append(grad_j)

其中，`grad_j` 是损失函数 `loss` 对输入张量 `Xs[:, j]` 的梯度，`grads` 则是所有梯度的列表。注意，这里的 `grad_j` 是一个张量，需要使用 `tf.Session()` 来计算它的值。