all_params = lasagne.layers.get_all_params(net, **tags)

这行代码使用 Lasagne 框架中的 `get_all_params` 函数来获取神经网络 `net` 中所有参数。`tags` 参数是一个字典，用于指定要获取哪些类型的参数。例如，如果你希望获取所有可训练参数，可以传递 `tags={'trainable': True}`。这行代码将返回一个包含所有参数的列表，可以用于计算梯度或保存模型。

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params = lasagne.layers.get_all_params(nn, trainable=True)

这行代码是用来获取神经网络中所有可训练参数的列表。在使用 Lasagne 搭建神经网络时，我们需要定义网络的结构和参数。这些参数通常是神经网络中的权重和偏置项。通过调用 `lasagne.layers.get_all_params` 函数，我们可以方便地获取这些参数，以便进行模型训练和保存。该函数返回一个包含所有可训练参数的列表。如果 `trainable` 参数设置为 `False`，则返回的列表将只包含不可训练参数。

params = lasagne.layers.get_all_params(net['prob'], trainable=True)

这行代码是用于获取神经网络中所有可以训练的参数，存储在一个列表中。具体来说，`lasagne.layers.get_all_params()` 函数可以接受一个网络层作为输入，返回该层及其子层中所有可训练参数的列表。在这里，`net['prob']` 是一个包含输出概率的网络层。`trainable=True` 参数表示只获取可训练的参数，即需要更新的参数。获取所有可训练参数后，我们可以根据损失函数来更新它们，以便优化网络的性能。