pytorch中如何对神经网络的输出求导，并保存导数为张量的形式

可以使用torch.autograd.grad()函数来对神经网络的输出进行求导，并将导数保存为张量的形式。具体实现可以参考以下代码：

import torch

# 定义神经网络模型
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 1)

def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x

# 创建神经网络模型实例
net = Net()

# 定义输入数据
x = torch.randn(1, 10)

# 计算神经网络输出
y = net(x)

# 对输出进行求导
dy_dx = torch.autograd.grad(y, x, retain_graph=True)[]

# 打印导数张量
print(dy_dx)