利用pytorch输出人工神经网络输入的导数，其中人工神经网络包含10个输入和4个输出

在pytorch中，可以使用`torch.autograd.grad`函数来计算一个输出相对于输入的导数。以下是一个示例代码，计算10个输入和4个输出之间的导数：

import torch

# 定义输入和输出
inputs = torch.randn(10, requires_grad=True)
outputs = torch.randn(4, requires_grad=True)

# 定义一个简单的神经网络
net = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 20),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(20, 4)
)

# 计算输出相对于输入的导数
grads = torch.autograd.grad(outputs, inputs, retain_graph=True)

# 打印导数的形状
for grad in grads:
    print(grad.shape)

在这个示例代码中，我们定义了一个包含两个线性层和一个ReLU激活函数的神经网络。我们使用`torch.randn`函数来定义10个输入和4个输出，并将它们设置为需要梯度的张量。然后，我们使用`torch.autograd.grad`函数来计算4个输出相对于10个输入的导数。最后，我们打印每个导数的形状。

如果想计算输出相对于网络参数的导数，可以使用类似的方法，只需要将`inputs`替换为网络参数即可。