save and load nueral network parameters when using python lasagne

import cPickle as pickle sys.setrecursionlimit(10000) # you may need this if the network is large with open("model_file", 'wb') as f: pickle.dump(nolearnnet , f, -1)

但是，如果据说在GPU上训练的神经网络要用读取出来用CPU做计算，以上方法不行。而应该使用更暴力的方法：

weights = lasagne.layers.get_all_param_values(nolearnnet.get_all_layers()[-1])

这样就可以用numpy.savez()存储和读取这些值了。当你需要把他们赋给一个网络时，可以采用：

lasagne.layers.set_all_param_values(nolearnnet2.get_all_layers()[-1], weights)