我正在作为个人项目尝试使用深层网络学习复杂机器人的逆运动学（DOF> 10）。
因此，网络的输入（IK_net）是所需的位置，输出的是关节角度。为了训练模型，我需要从输出（关节角度）计算关联位置，然后最小化所需位置和输出位置之间的MSE。
因此，我需要创建一个自定义损失函数，该函数使用网络的输出来计算关联的笛卡尔位置，然后计算MSE。
这是我的问题，我知道我可以使用Tensorflow运算符“翻译”正向运动学，但是对于复杂的机器人，这不是最佳选择。因此，我的想法是首先训练一个网络，该网络计算将关节值映射到笛卡尔位置的正向运动学（FK_net），并将其用于将变换应用于IK_net的输出。
我的问题如下：如何使用FK_net到IK_net中来计算损失？
我希望它将IK_net的输出传递给FK_net，然后返回损失值。
PS：我已经尝试定义我的自定义损失函数，lambda层以及低级TensorFlow训练循环（带有渐变磁带），但是都失败了。
谢谢