Lasagne中的get_all_params()函数：获取神经网络的全局参数

在Lasagne中，get_all_params()函数用于获取神经网络的所有全局参数。全局参数是指在模型训练过程中可被更新的权重和偏置。

get_all_params()函数返回一个包含所有参数的列表，这些参数包括网络中每个层的权重和偏置。列表的顺序与层在网络中的顺序一致。

下面是一个使用get_all_params()函数的例子：

import lasagne
import theano

# 定义一个简单的多层感知机
def build_mlp(input_var=None):
    l_in = lasagne.layers.InputLayer(shape=(None, 10), input_var=input_var)
    l_hidden = lasagne.layers.DenseLayer(l_in, num_units=20)
    l_out = lasagne.layers.DenseLayer(l_hidden, num_units=1, nonlinearity=lasagne.nonlinearities.sigmoid)
    return l_out

# 创建输入变量
input_var = theano.tensor.matrix('inputs')

# 构建神经网络
network = build_mlp(input_var)

# 获取全局参数
params = lasagne.layers.get_all_params(network)

# 打印全局参数
for param in params:
    print(param, param.get_value().shape)

在上面的例子中，我们首先定义了一个简单的多层感知机build_mlp()，该网络有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。然后，我们创建了一个输入变量input_var，并使用这个输入变量构建了神经网络。接下来，我们使用get_all_params()函数获取了网络中的所有全局参数，将其保存在params列表中。最后，我们打印了每个全局参数的形状。

需要注意的是，参数的形状（shape）对于神经网络的有效性十分重要。参数的形状决定了每个层的大小和数据的维度，从而影响整个神经网络的性能和运行结果。

总结起来，get_all_params()函数可以方便地获取神经网络的全局参数，并且可以通过打印参数的形状来进一步了解参数的特性。