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hetero-nn训练过程中，top model中的gradients一直是0

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FATE版本1.8.0 heteo-nn组件，我们使用自己的数据，运行官方的hetero-nn的配置文件时，发现模型训练2个epoch就停了，跟踪发现时loss2次都没有变化，于是进一步定位问题，发现是在top model层中计算gradients时，返回的值都是0，所以导致w没有更新。 具体的代码段是：**FATE/python/federatedml/nn/backend/tf_keras/nn_model.py**下： ``` def _get_gradients(self, X, y, variable): from federatedml.nn.hetero_nn.backend.tf_keras import losses y_true = placeholder( shape=self._model.output.shape, dtype=self._model.output.dtype ) loss_fn = getattr(losses, self._model.loss_functions[0].fn.__name__)( y_true, self._model.output ) gradient = gradients(loss_fn,...

type为map3D时点击全国地图省份下钻之后省级地图会显示全国的轮廓

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type为map3D时点击全国地图省份下钻之后省级地图会显示全国的轮廓，而省级的区域分割线没有显示。似乎是一个bug？