如何获取Lasagne的以下MLP中测试数据的输出目标值

Question

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

我尝试过以下几种方法

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

但是，对于这里的Y_hat中的所有示例，我都得到了NAN。

编辑:我能够解决NAN问题。然而，现在我的预测只返回一个类(1)

Answer 1

network_output是一个形状为(N，K)的矩阵，其中N是数据点的数量，K是类的数量；它是一个原始的分数矩阵。在您的代码中，network_output:，-1将是第K个或最后一个标签的所有原始分数值。换句话说，您返回的是一个列向量，而不是整个原始分数矩阵。要输出所有分数，只需将您的theano.function修改为：

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

你应该返回所有的原始班级分数。