TypeError: estimator should be an estimator implementing 'fit' method, DBN( (rbms): ModuleList( (0): Linear(in_features=784, out_features=500, bias=True) (1): Linear(in_features=500, out_features=500, bias=True) (2): Linear(in_features=500, out_features=10, bias=True) ) (activation): Sigmoid() ) was passed怎么修改

你可以通过将 DBN 对象转换为 sklearn 的估算器来解决这个问题。具体来说，你可以使用 skorch 库提供的 NeuralNetClassifier 类将 DBN 转换为估算器。以下是一个示例代码：

from skorch import NeuralNetClassifier

# 将 DBN 转换为估算器
estimator = NeuralNetClassifier(
    DBN(   (rbms): ModuleList(     (0): Linear(in_features=784, out_features=500, bias=True)     (1): Linear(in_features=500, out_features=500, bias=True)     (2): Linear(in_features=500, out_features=10, bias=True)   )   (activation): Sigmoid() ),
    max_epochs=10,
    lr=0.1,
    device='cpu'
)

# 使用估算器进行训练和预测
estimator.fit(X_train, y_train)
y_pred = estimator.predict(X_test)

在这个示例中，我们使用 NeuralNetClassifier 类将 DBN 转换为估算器，并设置一些训练参数（例如最大迭代次数和学习率）。然后，我们可以使用估算器的 fit 和 predict 方法来训练和预测数据。你需要根据自己的具体情况修改这段代码。