Lasagne是一個輕量級的神經網絡庫，可以很容易地實現卷積神經網絡。

以下是一個簡單的示例，展示如何在Lasagne中實現一個簡單的卷積神經網絡：

import lasagne
import theano
import theano.tensor as T

# 定義網絡結構
input_var = T.tensor4('inputs')
target_var = T.ivector('targets')

network = lasagne.layers.InputLayer(shape=(None, 1, 28, 28), input_var=input_var)
network = lasagne.layers.Conv2DLayer(network, num_filters=32, filter_size=(5, 5), nonlinearity=lasagne.nonlinearities.rectify)
network = lasagne.layers.MaxPool2DLayer(network, pool_size=(2, 2))
network = lasagne.layers.Conv2DLayer(network, num_filters=64, filter_size=(5, 5), nonlinearity=lasagne.nonlinearities.rectify)
network = lasagne.layers.MaxPool2DLayer(network, pool_size=(2, 2))
network = lasagne.layers.DenseLayer(network, num_units=256, nonlinearity=lasagne.nonlinearities.rectify)
network = lasagne.layers.DenseLayer(network, num_units=10, nonlinearity=lasagne.nonlinearities.softmax)

# 定義損失函數和更新規則
prediction = lasagne.layers.get_output(network)
loss = lasagne.objectives.categorical_crossentropy(prediction, target_var)
loss = loss.mean()

params = lasagne.layers.get_all_params(network, trainable=True)
updates = lasagne.updates.adam(loss, params)

# 編譯訓練函數和測試函數
train_fn = theano.function([input_var, target_var], loss, updates=updates)
test_fn = theano.function([input_var, target_var], loss)

# 訓練和測試網絡
# 在這里添加訓練和測試的代碼

在這個示例中，我們首先定義了一個包含輸入和目標變量的網絡結構。然后通過將不同類型的層堆疊在一起來構建網絡，包括卷積層、最大池化層和全連接層。接著定義了損失函數和更新規則，最后編譯了訓練函數和測試函數。最后，可以使用訓練函數和測試函數來訓練和測試網絡。

這只是一個簡單的示例，實際實現中可能還需要添加更多功能和調整網絡結構來適應特定的任務。Lasagne提供了豐富的API和功能，可以根據需要進行靈活的定制。