lasagne.layers.get_all_params(net, **tags)中 **tags是什么

`**tags` 是一个可选参数，用于过滤网络中的参数。它是一个字典，其中包含一些标记（tags），可以用来标识不同类型的参数。例如，如果网络中有一些参数只在训练时使用，那么可以使用 `train_only=True` 标记来过滤这些参数，以便在测试时不会被使用。

例如，以下代码将只返回网络中标记为 `'train_only'` 的参数列表：

params = lasagne.layers.get_all_params(net, train_only=True)

默认情况下，所有的参数都会被返回，如果没有指定标记。

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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。

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。