是否仍然可以将fit_generator（）方法与KerasRegressionor包装器一起使用？
我正在尝试使用GridSearchCV为我的LSTM模型调整超参数，但使用了keras.preprocessing.sequence中的TimeseriesGenerator。如何修改KerasRegressor包装以适应fit_generator（）而不是fit（）方法 但是如何将Keras回归器与类似的生成器一起使用呢是否仍然可以将fit_generator（）方法与KerasRegressionor包装器一起使用？,keras,scikit-learn,lstm,gridsearchcv,Keras,Scikit Learn,Lstm,Gridsearchcv,我正在尝试使用GridSearchCV为我的LSTM模型调整超参数，但使用了keras.preprocessing.sequence中的TimeseriesGenerator。如何修改KerasRegressor包装以适应fit_generator（）而不是fit（）方法 但是如何将Keras回归器与类似的生成器一起使用呢 from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator train_data_gen = Timeserie
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
train_data_gen = TimeseriesGenerator(X, y,length=10,batch_size=100)
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
train_data_gen = TimeseriesGenerator(X, y,length=10,batch_size=100)