如何在以下MLG的烤宽面条中获取测试数据的输出目标值

Question

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

我试过以下

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

然而，我在Y_hat的所有样本都获得了NAN。

编辑： 我能够解决NAN问题。但是现在我的预测只返回一个类（1）

Answer 1

network_output是形状矩阵（N，K），其中N是数据点的数量，K是类的数量;它是一个原始分数矩阵。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，您将返回列向量，而不是整个原始得分矩阵。要输出所有分数，只需将theano.function修改为：

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

你应该返回所有的原始课程分数。