对DMM模型调参，使用困惑度指标选择最近K。计算模型困惑度

DMM模型是一种基于深度学习的主题模型，其调参和计算困惑度的方法与传统的主题模型略有不同。

以下是使用DMM模型计算困惑度的Python代码示例：

import numpy as np
from gensim.models.wrappers import DtmModel
from gensim.corpora import Dictionary
from gensim.test.utils import get_tmpfile

# 准备数据
corpus = ["文本1", "文本2", ...]
docs = [[word for word in doc.split()] for doc in corpus]
dictionary = Dictionary(docs)
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in docs]

# 训练DMM模型
num_topics = 10
model_path = get_tmpfile("dmm_model")
dmm_model = DtmModel("path_to_dtm_binary", corpus, num_topics, id2word=dictionary, initialize_lda=True, alpha=0.01, top_chain_var=0.005, rng_seed=0, model_path=model_path)

# 计算困惑度
ppl = dmm_model.log_perplexity(corpus)
print("困惑度：", np.exp2(-ppl))

需要注意的是，DMM模型的调参和计算困惑度需要使用DTM工具包，需要先安装DTM工具包并将其路径填入代码中的"path_to_dtm_binary"参数中。此外，DMM模型的训练时间可能比较长，在实际应用中需要考虑模型的训练时间和计算资源的限制。