如何在Keras中获得输入梯度？

import keras.backend as K
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个序列模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(5,)))

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='sgd')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 预测
y_pred = model.predict(x_test)

# 获取输入梯度
input_tensor = model.input
output_tensor = model.output
gradients = K.gradients(output_tensor, input_tensor)

# 创建一个函数来获取输入梯度
get_gradients = K.function(inputs=[input_tensor], outputs=gradients)

# 使用函数来获取输入梯度
input_gradients = get_gradients([x_test])

# 打印输入梯度
print(input_gradients)