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

Question

背景：“使用RNN构建下一个字预测器”

我制作了一个LSTM模型，我想要调整它的周期数和batch_size。但是我无法通过GridSearch的方法。

请点击链接观看代码：

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

CODE FOR THE MODEL

CODE FOR GRID SEARCH

ERROR WHILE EXECUTING

谢谢您的帮助

Answer 1

我认为你忘记了将你的keras模型放入sk-learn包装器而没有包装器，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)

如果您想了解更多请转到链接。这里执行工作随机搜索模型。

Random Search Link Kaggle Kernal