给定公式 y_3=y_1+y_2=x^2+x^3，且 x=1。利用学习所得到的Tensor的相关知识，求y_3对的梯度x，即dy_3/dx Python代码

在Python中，我们可以使用张量库如PyTorch来进行梯度计算。给定函数`y_3 = x^2 + x^3`，当`x=1`时，我们需要计算`y_3`关于`x`的偏导数（梯度）。这是一个线性组合，因此可以手动计算，也可以利用自动微分功能来简化。

这里是一个简单的例子，我们将使用PyTorch来演示如何计算：

import torch

# 定义变量并设置值
x = torch.tensor(1., requires_grad=True)  # 使用requires_grad=True是为了追踪梯度

# 定义函数 y_3
def func_y3(x):
    return x**2 + x**3

# 计算y_3
y_3 = func_y3(x)

# 求梯度 dy_3/dx
gradient = torch.autograd.grad(y_3, x, create_graph=True)[0]

print(f"dy_3/dx (using PyTorch): {gradient.item()}")

运行这段代码后，你会看到`dy_3/dx`的数值，也就是`y_3`对于`x`的一阶导数。注意，`create_graph=True`用于创建图以便后续能计算高阶导数。