时间戳

首页 > 解决方案 > GridSearch 拟合方法错误：TypeError [调整 RNN 模型的参数]

python - GridSearch 拟合方法错误：TypeError [调整 RNN 模型的参数]

问题描述

上下文：“使用 RNN 构建下一个词预测器”

我制作了一个 LSTM 模型，我想围绕它调整 epoch 数和 batch_size。但是我无法通过 GridSearch 的拟合方法。

请点击链接观看代码：

X_train 是一本书的 50 个单词列表，而 y_train 是 50 个单词之后的 1 个单词列表。

模型代码

网格搜索代码

执行时出错

谢谢您的帮助

标签： pythonkerasdeep-learningrnngrid-search

解决方案

我认为您忘记将 keras 模型放入没有包装器的 sk-learn 包装器中，因此无法在 keras 模型上运行网格或随机搜索。就像在 keras 分类器函数 build_fn 中传递你的模型一样。

from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV

    model = KerasClassifier(build_fn=Model, epochs=10, batch_size
=20, verbose=1)
Random = RandomizedSearchCV(estimator=model, cv=KFold(3), param_distributions=params, 
                          verbose=20,  n_iter=10, n_jobs=1)

Random_result = Random.fit(X_train, y_train)

如果您想查看更多内容，请转到链接。这里执行工作随机搜索模型。

随机搜索链接 Kaggle Kernal

推荐阅读