1樓：羅秀哲
grad check裡有乙個現成的，不過會for迴圈便利每個operator（如果這個還能接受的話）
2樓：巧克力工廠的查理
defjacobian
(inputs
,outputs
):return
torch
.stack
([grad
([outputs
[:,i].
sum()],
[inputs
],retain_graph
=True
,create_graph
=True)[0
]foriin
range
(outputs
.size(1
))],
dim=-1)
3樓：
對於 m 個輸入，n 個輸出，考慮 n 個 m --> 1 的 functions。你可以用 n 次 backward() 來實現。也就是說，你的 Jacobian matrix 的每個 row 填上網路輸出對你的 input 向量每個維度的微分就行了（不考慮 broadcasting 的維度）。
記得呼叫 backward() 的時候要下 retain_graph=True 的引數，不然你的計算圖會被消掉就沒辦法再次呼叫了。
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