在Lasagne中實現自動微分功能可以通過使用Theano庫來實現。Theano是一個Python庫，可以用來定義、優化和評估包含多維數組的數學表達式。Lasagne是建立在Theano之上的深度學習庫，提供了更高級的API來構建神經網絡。

在Lasagne中使用自動微分功能，可以通過定義神經網絡模型并定義損失函數來實現。然后可以使用Theano的函數grad來計算損失函數相對于模型參數的梯度。這樣就可以利用這些梯度來更新模型參數，以最小化損失函數。

以下是一個示例代碼，演示如何在Lasagne中實現自動微分功能：

import lasagne
import theano
import theano.tensor as T

# 定義神經網絡模型
input_var = T.matrix('input')
target_var = T.vector('target')
network = lasagne.layers.InputLayer(shape=(None, 2), input_var=input_var)
network = lasagne.layers.DenseLayer(network, num_units=1, nonlinearity=None)

# 定義損失函數
prediction = lasagne.layers.get_output(network)
loss = lasagne.objectives.squared_error(prediction.flatten(), target_var)
loss = loss.mean()

# 計算梯度
params = lasagne.layers.get_all_params(network, trainable=True)
grad = T.grad(loss, params)

# 編譯Theano函數
update = lasagne.updates.sgd(loss, params, learning_rate=0.01)
train_fn = theano.function([input_var, target_var], loss, updates=update)
grad_fn = theano.function([input_var, target_var], grad)

# 使用自動微分功能進行訓練
for epoch in range(100):
    for input_data, target_data in training_data:
        loss_val = train_fn(input_data, target_data)
        gradients = grad_fn(input_data, target_data)

在上面的示例中，我們首先定義了一個簡單的神經網絡模型，然后定義了一個均方誤差損失函數。接著使用Theano的grad函數計算損失相對于模型參數的梯度。然后編譯了訓練函數train_fn和梯度計算函數grad_fn，最后使用這些函數進行訓練過程。

以上代碼只是一個簡單的示例，實際上在實際應用中可能會有更復雜的神經網絡模型和訓練過程。但是基本的思想是一樣的，通過定義模型、損失函數和梯度計算函數來實現自動微分功能。