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我试图将我的损失函数与training_stepa 函数中的模型输出区分开来tf.keras.Model。这是我的尝试：

    def train_step(self, data):
        x, y = data
        with tf.GradientTape(persistent=True) as tape1:
            y_pred, dense_out = self(x, training=True)
            with tf.GradientTape() as tape2:
                tape2.watch(y_pred)
                loss = self.compiled_loss(y, y_pred)
        dy = tape2.gradient(loss, y_pred)

我将tape1用于以后需要的渐变。首先，dy给None，我该如何解决这个问题？其次，是否允许在我的模型的 - 方法中返回两个输出值，training=True而在 时只返回一个？即使我不这样做是吗？calltraining=FalsedyNone

编辑：如果我在train_step函数之外执行以下操作，它的结果确实不同于None：

    with tf.GradientTape() as tape:
        y_pred, dense_out = model(x_train, training=True)
        loss = loss_fn(y_train, y_pred)
    print(tape.gradient(loss, y_pred))
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