当利用纳米结构制造微纳光学器件时,通过操控纳米结构的形状和尺寸能够得到相应的结构色和相位,因此纳米结构常被用于设计光学防伪、光学显示、全息成像和超透镜等相关器件。一直以来功能纳米结构的设计都是基于经验和求解Maxwell方程组得到的,因此在设计过程中常需要花费巨大的资源计算功能纳米结构的光学特性。于是,如何通过需求高效地得到纳米结构就成了纳米光子学中一个重要的研究课题,并具有重要的科学应用价值和工业应用前景。深度学习,即深度神经网络,常被应用于拟合函数和生成数据上,并在许多领域获得了很好的效果。同时,深度神经网络相比一般算法具有模型构建简单和抽象能力强的优点,这使其在科学研究和工业应用中均具有巨大的应用前景。本文主要研究利用深度学习预测纳米结构的颜色和相位。本文在单任务级联神经网络（Cascaded Neural Network,CNN）的基础上,结合多任务学习的方式,实现了双任务CNN预测纳米结构的颜色和相位。结合双任务CNN和鳍型硅纳米结构,根据纳米结构在不同线偏振（LP）光照射下反射颜色的差异,有效地拓展了纳米结构在两个偏振态下的色域范围,将该模型应用于双通道彩色打印中,得到的彩色打印图样和原始图样相似。对于双通道彩色打印,本文还介绍了两种不同的相变材料（Phase-change materials,PCMs）锗锑碲合金（Ge2Sb2Te2,GST）和二氧化钒（VO2）结合双任务CNN后得到的结果。研究发现,在双通道彩色打印或者多通道彩色打印中,线偏振光和旋转对称结构的组合比单独使用相变材料GST或者VO2得到的结果更好。利用类似的双任务CNN,结合立方体型硅纳米结构和同轴夫琅禾费计算全息术（CGHs）,拓展了纳米结构在白光照射下的反射色域范围和在633nm处左旋圆偏振（LCP）光照射下的反射相位范围。通过将彩色图样和全息相位输入到该模型中,有效提升了同时显示彩色打印和全息投影的效果。另外借助双任务CNN,本文在纳米结构的设计中有效地降低了计算资源,比起传统的试错法,利用深度学习的方法节省了9915倍的计算资源。本文阐明了利用深度学习预测纳米结构颜色和相位的作用机理,为设计多通道超表面显示器件提供了新思路,对于纳米光子学的发展具有重要意义。