lasagne.layers.get_all_params(net, **tags)中 **tags是什么
时间: 2023-07-23 09:04:40 浏览: 45
`**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:
```python
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(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。