我正在尝试采用一个函数的梯度，在该函数中我分别分配numpy数组元素（将局部力分配给FEA中的全局力矢量），但这似乎破坏了Autograd －如果我使用{{1 }}对于全局数组，我得到np.zeros，而如果我使用ValueError: setting an array element with a sequence，我得到np.empty。

示例：

NotImplementedError: VJP of empty_like wrt argnums (0,) not defined

给出错误：

import autograd.numpy as np
from autograd import jacobian,grad

def test(input):
    a = np.empty_like(input)
    a[:] = input[:]

grad(test)(np.array([0.]))

有没有办法在按元素组装的numpy数组上使用Autograd？