get_all_params获取梯度

`get_all_params()`函数是用于获取神经网络中的所有参数列表的函数，它可以用来获取网络中所有可训练参数的列表。这个函数返回的是一个列表，其中包含了所有的可训练参数。而梯度则可以通过调用`backward()`函数来计算。在调用`backward()`函数之后，每个参数的`.grad`属性中将包含其对应的梯度值。你可以使用这些梯度值来更新参数。

相关问题

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。

all_grads = get_or_compute_grads(loss_or_grads, params)报错

这个报错可能是因为 `loss_or_grads` 或者 `params` 这些参数没有正确的被定义。请确保 `loss_or_grads` 是一个标量张量（scalar tensor）或者梯度列表（gradient list），`params` 是一个变量列表（variable list）。如果传入的参数都正确，请检查它们的类型和形状是否正确。