Created by: alanse7en

请教一个问题，我们的网络结构中有类似于GoogLeNet那样的多个Loss，部分代码如下：

//其中net_conf为一些网络结构的参数配置，out1和out2分别为两个Softmax输出
out1, out2, label = XNNModel(net_conf)
loss1 = paddle.layer.classification_cost(input = out1, label = label, coeff = 0.3)
extra_layers = [loss1]
cost = paddle.layer.classification_cost(input = out2, label = label)

在CAPI中，通过paddle_gradient_machine_forward(machine, in_args, out_args, false)这个接口获取模型的输出值，貌似只能取到cost里的输出层out2，我通过paddle_arguments_get_size这个接口确认了out_args只有一个slot，有没有办法取到out1的值呢？