在Theano中实现卷积神经网络的基本步骤如下：
定义输入变量：首先需要定义输入变量，即输入图像的维度和通道数。
定义卷积层：使用Theano的conv2d函数定义卷积层，需要指定卷积核的大小、步长和填充方式。
定义激活函数：在卷积层后添加激活函数，如ReLU。
定义池化层：使用Theano的pool.pool_2d函数定义池化层，可以选择最大池化或平均池化。
定义全连接层：将池化层的输出展开成一维向量，然后使用Theano的dot函数定义全连接层。
定义输出层：最后添加输出层，可以使用softmax函数进行分类。
定义损失函数和优化器：定义损失函数和优化器，使用Theano的grad函数计算梯度并进行参数更新。
编译模型：使用Theano的function函数编译模型，并进行训练和预测。
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