我有一个LSTM模型，它以向量x0(维度：n(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。我需要这个来进行优化研究，需要一个取x0并返回导数信息的函数。在搜索了所有可用的选项后，我没有任何好的方法来处理这个问题。任何帮助(psuedo代码、文档、帖子等(都将非常有益。
不完全确定这是否是您想要的，但Tensorflow具有良好的执行能力(允许交互式调试(和非常全面的梯度自动计算框架。这两者的结合可能会有所帮助。此链接包括一些详细信息和示例代码，这些信息和代码可能适合您的特定需求：https://www.tensorflow.org/guide/eager尤其是本节：https://www.tensorflow.org/guide/eager#computing_gradients以及帖子上的其他人。
我希望这能有所帮助。