使用GridSearchCV为MLPRegressor调参问题

[mcwolf18]

最近正在学习神经网络，需要对神经网络的参数进行调优，想要找到最合适的神经元个数以及隐藏层层数的参数组合。
hidden_layer_sizes 的参数说明为：
元祖格式，长度=n_layers-2, 默认(100，），第i个元素表示第i个隐藏层的神经元的个数。
比如：(10,10,10)表示为一共3个隐藏层，每层10个神经元。
现在使用的手动方法生成的如下参数
param_grid = {'hidden_layer_sizes': [(10,10,10,),(14,14,14,14,),(12,12,12,12,12,)]}
有没有什么方法能自动生成比如隐藏层数从5层到10层，每层的神经元个数从100到200形成各种组合？
谢谢！

[陈年椰子]

param_grid = {'hidden_layer_sizes': [(i*20,)*i  for i in range(5,10) ]}

[陈年椰子]

是这个意思吗？

mytuple =[]
j = 100
for i in range(5,10):
    ituple = (j,)*i
    j = j+20
    mytuple.append(ituple)

param_grid = {'hidden_layer_sizes': mytuple}
print param_grid

[mcwolf18]

谢谢各位大神