如何獲得在下面的MLP意大利千層麪

Question

http://lasagne.readthedocs.org/en/latest/user/tutorial.html#id2

的測試數據輸出目標值我曾嘗試以下

network_output = lasagne.layers.get_output(network) 
f = theano.function([input_var], network_output[:,-1]) 
y_hat = f(X_train) 

但是我得到NAN在Y_hat所有樣品在這裏。編輯： 我能解決NAN問題。但是現在我的預測只返回一個類（1）

Answer 1

network_output是形狀（N，K）的矩陣，其中N是數據點的數量，K是類的數量;它是一個原始分數矩陣。在你的代碼中，network_output [：， - 1]將是第K或最後一個標籤的所有原始分數值。換句話說，你正在返回一個列向量，而不是整個原始分數矩陣。要輸出所有分數，只需將您的theano.function修改爲：

f = theano.function([input_var], network_output) 

並且您應該返回所有原始類別分數。