#遇到的问题
实习做项目过程中接触到了sciann，这个库可以把热工水力过程中的想要拟合的物理量用神经网络替代(比如把传热系数用一个含有8个隐藏层每层20个节点的全连接神经网络代替，其输入可以为一些热工水力参数)，之后可以对整个网路(物理量)进行求导之类的操作，然后用一些偏微分方程作为loss的约束。
最近突然看见了一些tensorflow2的自动微分机制:tf.GradientTape 。本人比较好奇能否自己用tensorflow2来实现，就有了以下遇见的的坑
总的来说问题就是在tensorflow2中整个神经网络对输入的求导是否可行
在定义好网络模型后
对其求导
发现其对输入的微分为None，但是理论上来说其对输入应该是有关联的呀
想了解一下是什么导致了此问题的出现
