使用Lasagne中的get_all_params()函数获取神经网络中的所有参数

Lasagne是一个轻量级的神经网络库，它构建在Theano之上。在Lasagne中，可以使用get_all_params函数获取神经网络中的所有参数。该函数返回一个列表，包含了神经网络中的所有参数。

下面是一个使用Lasagne的示例，演示了如何创建一个神经网络并使用get_all_params函数获取所有参数：

import lasagne
import numpy as np
import theano
import theano.tensor as T

# 定义神经网络模型
def build_network():
    # 输入层
    inp = T.tensor4('input')
    
    # 卷积层1
    network = lasagne.layers.Conv2DLayer(
        inp, num_filters=32, filter_size=(3, 3),
        nonlinearity=lasagne.nonlinearities.rectify,
        W=lasagne.init.GlorotUniform())
    
    # 池化层1
    network = lasagne.layers.MaxPool2DLayer(network, pool_size=(2, 2))
    
    # 卷积层2
    network = lasagne.layers.Conv2DLayer(
        network, num_filters=64, filter_size=(3, 3),
        nonlinearity=lasagne.nonlinearities.rectify)
    
    # 全连接层1
    network = lasagne.layers.DenseLayer(
        network, num_units=128,
        nonlinearity=lasagne.nonlinearities.rectify)
    
    # 输出层
    network = lasagne.layers.DenseLayer(
        network, num_units=10,
        nonlinearity=lasagne.nonlinearities.softmax)
    
    # 获取所有参数
    params = lasagne.layers.get_all_params(network)
    
    # 构建预测函数
    prediction = lasagne.layers.get_output(network)
    get_prediction = theano.function([inp], prediction)
    
    return params, get_prediction

# 创建一个神经网络
params, get_prediction = build_network()

# 打印所有参数
for param in params:
    print(param.name, param.get_value().shape)

# 创建一个输入数据进行预测
input_data = np.random.randn(1, 3, 32, 32).astype(np.float32)

# 进行预测
prediction = get_prediction(input_data)

print(prediction)

在上述示例中，我们创建了一个简单的卷积神经网络模型，并使用get_all_params函数来获取神经网络中的所有参数。我们打印了所有参数的名称和形状。然后，我们生成了一个随机输入数据并使用get_prediction函数进行预测。

这是一个简单的介绍如何使用Lasagne中的get_all_params函数获取神经网络中的所有参数的例子。你可以根据自己的需要自定义网络模型和参数。Lasagne提供了丰富的层类型和初始化权重的方法，可以帮助你创建各种类型的神经网络。