培训Julia文档中的CNF示例时出现错误消息

Julia刚刚尝试运行在上提出的示例，使用sciml_train定义和训练一个连续的规范化流

我只是复制/粘贴了编写的代码，并得到以下错误：

ERROR: MethodError: no method matching (::var"#5#7")(::Array{Float32,1}, ::Float32)

有人知道我为什么会犯这个错误吗？代码如下：

nn = Chain(Dense(1, 3, tanh), Dense(3, 1, tanh))
tspan = (0.0f0,10.0f0)
ffjord_test = FFJORD(nn,tspan, Tsit5())
data_train = Float32.(rand(Normal(6.0,0.7), 1, 100))

function loss_adjoint(θ)
    logpx = ffjord_test(data_train,θ)[1]
    loss = -mean(logpx)
end

res1 = DiffEqFlux.sciml_train(loss_adjoint, ffjord_test.p, ADAM(0.1), cb = cb, maxiters = 100)

res2 = DiffEqFlux.sciml_train(loss_adjoint, res1.minimizer, LBFGS(), allow_f_increases = false)

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谢谢

给定，错误消息似乎有点神秘，因为发出了

“#5#7”

，而不是方法的正确函数名，该函数名对于类型为

：：Array{Float32,1}，：：Float32

的两个输入参数似乎无法调用

这可能是由于一些未正确定义的变量/符号，调用者假定这些变量/符号像函数一样可调用。调用方可能来自您正在使用的代码

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在我看来，这一错误最可能的来源似乎是

res1=differqflux.sciml\u序列中的
cb
（损失伴随，ffjord\u test.p，ADAM（0.1），cb=cb，maxiters=100）

。它是“回调”的简写，假设是用户定义的函数，从

sciml\u train

中调用。与您从中获取示例的链接文档相比，我可以验证您的代码片段是否与那里的代码匹配。到目前为止，我还没有亲自测试过它，但您是否可以在定义

cb

函数或将其从函数调用中删除后立即检查错误是否消失？如果是这样的话，官方文档中就会有一个错误。

您必须注意回调函数

cb = function(p,l)
println("parameters p = $p \n loss l = $l")
return false
end

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另请参见此

嗨，丹尼尔！实际上，问题来自cb（）函数。运行没有参数cb的代码是可以的。我在文档中发现了一个使用sciml_序列的回调，如下所示：cb=（args…）->（false）。问题实际上是在关于CNF的文档中没有定义cb函数。