问题描述
我正在尝试实现我自己的成本函数来训练我的模型一个多层感知器，我担心在训练期间我收到以下问题：
检查失败：!AGInfo::IsNone(*i): 无法区分节点，因为 它不在计算图中。您需要将 is_recording 设置为 true 或使用 autograd.record() 来保存计算图 落后。如果你想对同一张图进行两次微分，你需要 将 retain_graph=True 传递给后退。
我试过：
S01E03并在 def myloss(forecast,target):
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with autograd.record():
loss= nd.array(np.sqrt((r-1)**2+(beta-1)**2+(gamma-1)**2))
return loss
中调用我的损失函数
hybrid_forward我还注意到，当我在不将参数从 mxnet ndarray 转换为 numpy ndarray 的情况下计算损失时，它可以工作，但在我的情况下，这是强制性的，因为我必须执行几次中间计算。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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