在计算梯度磁带中的雅可比时，得到“ValueError：磁带仍在录制，如果您尝试重新输入已经处于活动状态的磁带，就会发生这种情况”

问题描述

需要我的损失函数来计算雅可比矩阵行列式的对数。所以，我写了下面的代码

def gradient_update(self,X,optimizer):
        with tf.GradientTape() as t,tf.GradientTape() as j:
            Y = self(X)
            out = -self.distribution(Y) - tf.math.log(tf.linalg.det(j.jacobian(Y,X)))
            Loss =  tf.math.reduce_sum(out)

        grads = t.gradient(Loss,self.trainable_weights)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads,self.trainable_weights))
        return Loss

这给了我以下错误

ValueError: Tape is still recording,This can happen if you try to re-enter an already-active tape.

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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