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オブジェクトkeras.wrappersを複製できません

      def try_and_error(layers, activation):
         model = Sequential()
         for i, nodes in enumerate(layers):
            if i==0:
                model.add(Dense(nodes,input_dim=train_X.shape[1]))#input layers 

                model.add(Activation(activation)) #Activation layer
            else:
                model.add(Dense(nodes))# Hidden Layers
                model.add(Activation(activation))#Activation Layers
          model.add(Dense(1)) # output layer

     model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])
    return model



    layers=[[150], [160,100], [140,100,500]]
    activations = ['sigmoid', 'relu']
    param_grid = dict(layers=layers, activation=activations, batch_size= 
    [500,800,1000])
    grid = 
    RandomizedSearchCV(
                      estimator=KerasClassifier(build_fn=try_and_error
                                                ,epochs=100,verbose=0), 
                      param_distributions =param_grid)


     grid_result= grid.fit(train_X,train_y)}

これは、gridsearchcvの結果を同じにして試したにもかかわらず発生したエラーです。 RuntimeError: Cannot clone object <keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier object at 0x7f3d7959c390>、コンストラクターがパラメーターレイヤーを設定または変更しないため

machine-learningkerasscikit-learndeep-learningdata-science
2
Rachit Bhatt

交換してみてください

layers=[[150], [160,100], [140,100,500]]

と

layers=[(150), (160,100), (140,100,500)]
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user13631793

レイヤーをこれに変更します：layers=[(150,), (160,100), (140,100,500)]

また、（150）に（、）を追加することを忘れないでください。そうしないと、次のようなエラーがスローされます。TypeError： 'int'オブジェクトは反復可能ではありません。

1
DhruvStan7