sklearn中的GridSearchCV和管道是否适合？

Question

也许这只是一个错误，或者我真的很愚蠢，我使用一些Keras转换包装了Keras模型（最好是说一个同事包装了一个Keras模型），所以我们可以在sklearn库中使用Keras模型。

现在，当我在管道上使用fit时，它可以正常工作。 它运行并返回一个工作模型实例。 但是，当我出于某种原因使用GridSearchCV时，它无法执行转换（或者看起来如此），并且给了我以下错误：

InvalidArgumentError (see above for traceback): indices[11,2] = 26048 is not in [0, 10001)
     [[Node: embedding_4/Gather = Gather[Tindices=DT_INT32, Tparams=DT_FLOAT, validate_indices=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](embedding_4/embeddings/read, embedding_4/Cast)]]

代码看起来像这样：

vocab_size = 10001

class TextsToSequences(Tokenizer, BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self,  **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)

    def fit(self, X, y=None):
        print('fitting the text')
        print(self.document_count)
        self.fit_on_texts(X)
        return self

    def transform(self, X, y=None):
        print('transforming the text')
        r = np.array(self.texts_to_sequences(X))
        print(r)
        print(self.document_count)
        return r

class Padder(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, maxlen=500):
        self.maxlen = maxlen
        self.max_index = None

    def fit(self, X, y=None):
        #self.max_index = pad_sequences(X, maxlen=self.maxlen).max()
        return self

    def transform(self, X, y=None):
        print('pad the text')
        X = pad_sequences(X, maxlen=self.maxlen, padding='post')
        #X[X > self.max_index] = 0

        print(X)

        return X

maxlen = 15

def makeLstmModel():
    model = Sequential()
    model.add(Embedding(10001, 100, input_length=15))
    model.add(LSTM(35, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
    model.add(Dense(16, activation='sigmoid'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    model.summary()
    return model

lstmmodel = KerasClassifier(build_fn=makeLstmModel, epochs=5, batch_size=1000, verbose=42)

pipeline =  [
        ('seq', TextsToSequences(num_words=vocab_size)),
        ('pad', Padder(maxlen)),
        ('clf', lstmmodel)
    ]

textClassifier = Pipeline(pipeline)

#Setup parameters
parameters = {} #Some params to use in gridsearch

skf = StratifiedKFold(n_splits=numberOfFolds, shuffle=True, random_state=1)
gscv = GridSearchCV(textClassifier, parameters, cv=skf, iid=False, n_jobs=1, verbose=50)

gscv.fit(x_train, y_train)

现在，上面的代码失败InvalidArgumentError，但是当我运行fit与Pipeline它的工作原理：

GridSearchCV fit()和Pipeline之间有区别吗？ 我真的很愚蠢吗，或者这只是一个错误？

顺便说一句，我目前被迫使用Sklearn 0.19.1。

Answer 1

经过数小时的思考和调试，我得出以下结论：

Pipeline.fit()能够自动填充**kwargs参数。

GridSearchCV.fit()无法自动填充**kwargs参数。

我在sklearn 0.19.1上测试过

我的问题是使用num_words参数创建了用num_words Tokenizer创建的单词袋，该参数将单词袋限制为最大单词数。 我的同事在这方面做得不好，因此单词的数量与LSTM模型中输入维的数量相匹配。 由于从未设置num_words ，因此bag始终大于输入维度。

num_words作为**kwargs参数传递给Tokenizer 。

class TextsToSequences(Tokenizer, BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self,  **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)

由于某种原因， GridSearchCV.fit()无法自动填充此内容。 解决方案是使用固定参数。

class TextsToSequences(Tokenizer, BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, num_words=8000, **kwargs):
        super().__init__(num_words, **kwargs)

更改之后， GridSearchCV.fit()起作用。