其中输入的input_var是一个theano.tensor

(batchsize, channels, rows, columns)

shape=（None,1,8,28）参数中，None代表接收任意的输入值，1为颜色通道。

（2）应用dropout层

（3）全连接层

  800个神经单元，激活函数： ReLUs；权重w初始化（这个lasagne.init.GlorotUniform()是默认的，可以不写出来）

2. Custom MLP（自定义MLP）

可以运行定制多个层。

（1）CNN

这是feature map层，pad默认为“valid”，即卷积核不能越出图像。“same”可以越出图像，卷积之后跟原来图像大小一样。

3. Loss and update expressions

设置输出和cross-entry：

使用SGD，更新权重和偏向：

get_all_params获取网络中的参数

updates用来更新。

验证集中的预测和loss和准确率：

其中deterministic=True是为了屏蔽dropout层。

二、lasagne实际问题

（1）实现双向RNN

def bulit_gru(self,input_var=None,mask_var=None):"""Bulit the GRU network"""#inputlayerl_in=lasagne.layers.InputLayer(shape=self.input_shape,input_var=input_var,name="l_in")#mask layerl_mask=lasagne.layers.InputLayer(shape=self.mask_shape,input_var=mask_var,name="l_mask")#inpute dropoutl_input_drop=lasagne.layers.DropoutLayer(l_in,p=self.keep_prob_input)#Two GRU forwardl_gru_forward=lasagne.layers.GRULayer(\l_input_drop,num_units=self.gru_size,mask_input=l_mask,name="l_gru_forward1")l_gru_forward=lasagne.layers.GRULayer(\l_gru_forward,num_units=self.gru_size,mask_input=l_mask,only_return_final=True,name="l_gru_forward2")#Two GRU backwardl_gru_backward=lasagne.layers.GRULayer(\l_input_drop,num_units=self.gru_size,mask_input=l_mask,backwards=True,name="l_gru_backward1")l_gru_backward=lasagne.layers.GRULayer(\l_gru_backward,num_units=self.gru_size,mask_input=l_mask,only_return_final=True,backwards=True,name="l_gru_backward2")#output forwardl_outdrop_forward=lasagne.layers.DropoutLayer(l_gru_forward,p=self.keep_prob_forward)#output forwardl_outdrop_backward=lasagne.layers.DropoutLayer(l_gru_backward,p=self.keep_prob_backward)#Merge forward layers and backward layersl_merge=lasagne.layers.ElemwiseSumLayer([l_outdrop_forward,l_outdrop_backward])# Finally, we'll add the fully-connected output layer, of 10 softmax units:l_out = lasagne.layers.DenseLayer(\l_merge, num_units=self.num_classes,\nonlinearity=lasagne.nonlinearities.softmax)return l_out,l_in,l_mask

（2）实现转置

l_in2 = InputLayer(shape=(2,4),input_var=input_in2)#reverse
l_out2=lasagne.layers.DimshuffleLayer(l_in2,(1, 'x', 0))
l_out2=lasagne.layers.ReshapeLayer(l_out2,(4,2))