def build_model(optimizer): grid_model = Sequential() grid_model.add(LSTM(50,return_sequences=True,input_shape=(30,5))) grid_model.add(LSTM(50)) grid_model.add(Dropout(0.2)) grid_model.add(Dense(1)) grid_model.compile(loss = 'mse',optimizer = optimizer) return grid_modelgrid_model = KerasRegressor(build_fn=build_model,verbose=1,validation_data=(testX,testY)) parameters = {'batch_size' : [16,20], 'epochs' : [8,10], 'optimizer' : ['adam','Adadelta'] } grid_search = GridSearchCV(estimator = grid_model, param_grid = parameters, cv = 2)

这段代码使用Keras库建立了一个LSTM模型，并使用GridSearchCV进行超参数调优。

具体来说，该模型包含两个LSTM层和一个Dense层。其中第一个LSTM层的输出需要作为第二个LSTM层的输入，因此设置了`return_sequences=True`。为了避免过拟合，还添加了一个Dropout层。模型的损失函数为均方误差，优化器可以通过参数传入`build_model`函数中。

接下来使用KerasRegressor将`build_model`函数转换为一个可被GridSearchCV调用的模型。在超参数调优过程中，需要调整的参数包括批量大小、迭代次数和优化器类型。通过GridSearchCV进行交叉验证，选择最优的超参数组合。

需要注意的是，这段代码中的`grid_model`并不是一个完整的模型，而是一个用于构建模型的函数。因此在使用GridSearchCV时，需要将`grid_model`作为参数传入。