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Tensorflow，如何计算2个梯度的广播积？

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Tensorflow，如何计算2个梯度的广播积？,tensorflow,gradient,hessian-matrix,Tensorflow,Gradient,Hessian Matrix,我试图计算一个矩阵H，如下所示： 其中，L是形状的张量（？，N），z是可变向量形状（M）。 H的每个元素是相对于向量z的两个元素的L的两个梯度的广播产物。 tf.gradients（L，z[i]）*tf.gradients（L，z[j]）不起作用，因为它返回两个和的乘积，而我需要一个wise乘积的和。以前有人这样做过，请帮帮我

我试图计算一个矩阵
H
，如下所示：

其中，
L
是形状的张量
（？，N）
，
z
是可变向量形状
（M）
。 
H
的每个元素是相对于向量
z
的两个元素的
L
的两个梯度的广播产物。 
tf.gradients（L，z[i]）*tf.gradients（L，z[j]）
不起作用，因为它返回两个和的乘积，而我需要一个wise乘积的和。以前有人这样做过，请帮帮我