如果我想为函数提供自定义或已知渐变，我该如何在ad库中做到这一点？（我不想通过这个函数自动区分。）我在这个库中使用grad函数。
如果库不提供此功能，是否有某种方法可以让我自己轻松实现此功能，也许是通过更改叶节点的定义ad或编辑可能带有数值梯度的对偶数？
这是我的意思的一个具体例子：
假设我有一些函数我想采用梯度，比如说f(x, y) = x^2 + 3 * g(x, y)^2. 然后说这g(x, y)是一个定义很复杂的函数，但是我已经解析计算了它的梯度并且非常简单。因此，当我grad f在某个点进行评估时(x, y)，我只想插入我的自定义渐变g，而不是通过它进行自动差异：类似于my_nice_grad_of_g (x, y).
我看到其他 autodiff 库确实提供了这个功能，例如Stan和Tensorflow都允许用户定义函数的梯度。