如何对使用LSTM的fastai深度学习模型进行网格搜索以调整学习器的超参数 – https://docs.fast.ai/basic_train.html#Learner 我的代码如下：

from fastai.train import Learnerfrom fastai.train import DataBunchmodel = NeuralNet(embedding_matrix, y_aux_train.shape[-1])learn = Learner(databunch, model, loss_func=custom_loss)   

我想知道如何像在sklearn的标准分类算法中那样，使用-https://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html 来调整超参数。

回答：

您可以使用https://github.com/skorch-dev/skorch，它允许您对pytorch模型使用sklearn的网格搜索，然后将这个模型包装在fastai学习器中。