我有一个LSTM模型，该模型将向量x0（维度：n）作为输入，并返回向量序列（大小：T x n）。我需要每个序列的导数w.r.t x0（大小：n x n）。因此，我需要一个大小为（T x n x n）的雅可比矩阵。在TensorFLow中最有效的方法是什么。我需要进行优化研究，因为它需要一个函数，该函数需要x0并返回派生信息。搜索了所有可用选项后，我没有任何好的方法来解决此问题。任何帮助（伪代码，文档，帖子等）都将非常有益。
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不能完全确定这是否是您要寻找的东西，但是Tensorflow渴望执行（允许进行交互式调试），并且为自动计算梯度提供了相当全面的框架。两者的结合可能会有所帮助。该链接包含一些细节和示例代码，它们可能会满足您的特定需求：https://www.tensorflow.org/guide/eager，尤其是本节：https://www.tensorflow.org/guide/eager#computing_gradients，以及帖子中的其他内容。
我希望这会有所帮助。