Tensorflow -显示所有神经元的梯度(不仅仅是输入变量)

import tensorflow as tf

# 定义一个简单的神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 定义输入数据
inputs = tf.random.normal([1, 10])

# 开启梯度记录
with tf.GradientTape() as tape:
    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    
# 计算所有神经元的梯度
gradients = tape.gradient(outputs, model.trainable_variables)

# 打印所有神经元的梯度
for gradient in gradients:
    print(gradient)