module 'mindspore' has no attribute 'autograd'

抱歉，我之前的回答有误。在MindSpore中，确实没有`mindspore.autograd`模块。MindSpore采用了动态图编程的方式，不需要显式地使用`autograd`模块。梯度的计算和参数更新是在网络的`backward()`和优化器的`step()`方法中完成的。

下面是修正后的代码示例：

import mindspore as ms
from mindspore import nn, loss, Model
from mindspore.dataset import train_dataset

# 定义网络模型
class Net(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 网络结构定义

    def construct(self, x):
        # 网络计算流程
        return net_output

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits()
optimizer = ms.nn.Momentum(net.trainable_params(), learning_rate=0.1, momentum=0.9)

# 构建模型
model = Model(net, loss_fn, optimizer)

# 训练循环
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (batch_features, batch_labels) in enumerate(train_dataset):
        loss = model.train_batch(batch_features, batch_labels)
    print("Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch+1, num_epochs, loss.asnumpy()))

请根据MindSpore的要求定义网络模型、损失函数和优化器，并使用`Model`类构建模型。在训练循环中，可以使用`model.train_batch()`方法进行训练。