Lasagne中怎么定义一个简单的神经网络模型

在Lasagne中定义一个简单的神经网络模型需要以下步骤：

1. 导入必要的库：

import lasagne
import theano.tensor as T

2. 定义输入变量：

input_var = T.matrix('inputs')
target_var = T.ivector('targets')

3. 定义网络结构：

input_layer = lasagne.layers.InputLayer(shape=(None, num_features), input_var=input_var)
hidden_layer = lasagne.layers.DenseLayer(input_layer, num_units=100, nonlinearity=lasagne.nonlinearities.rectify)
output_layer = lasagne.layers.DenseLayer(hidden_layer, num_units=num_classes, nonlinearity=lasagne.nonlinearities.softmax)

4. 定义损失函数和更新规则：

prediction = lasagne.layers.get_output(output_layer)
loss = lasagne.objectives.categorical_crossentropy(prediction, target_var)
loss = loss.mean()

params = lasagne.layers.get_all_params(output_layer, trainable=True)
updates = lasagne.updates.adam(loss, params)

5. 编译训练和测试函数：

train_fn = theano.function([input_var, target_var], loss, updates=updates)
test_prediction = lasagne.layers.get_output(output_layer, deterministic=True)
test_fn = theano.function([input_var], test_prediction)

这样就定义了一个简单的神经网络模型，可以使用Lasagne库进行训练和测试。需要根据具体的数据集和任务来调整网络结构和参数。