深度學習框架也用過幾個了，一直比較喜歡的是lasagne，因為其設計哲學是不迴避底層（theano)，而且封裝得比較靈活，不像keras那樣完全一套自己的邏輯，底層藉口暴露的太少，導致想做自己的模型的時候用keras非常費力。
從某種意義上說，個人覺得lasagne其實不太能稱得上是乙個神經網路的框架，而是theano的乙個非常好的toolbox，其整個設計都是把theano變得更好使用。
由於學習時間的多變，導致有時候會集中時間寫一段時間的**，有時候會集中時間看*****，所以經常忘掉 lasagne裡的一些邏輯和規則，這次在這裡我就不定期總結一些，當做給自己的乙個tips. 所以其實很多技巧和經驗是theano的經驗，一併寫一下。
>>> label_binarize([1, 6], classes=[1, 6, 4, 2])
array([[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0]])
另外統計錯誤率的乙個簡單語句是
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