如何在BP神经网络里加入自动机器学习工具，请给出详细代码

在BP（Backpropagation）神经网络中，加入自动机器学习工具主要是为了更有效地找到最优的网络结构（包括隐藏层数、节点数等），这通常涉及到超参数调优。一种常用的方法是使用网格搜索（Grid Search）或随机搜索结合Scikit-Learn库中的`GridSearchCV`或`RandomizedSearchCV`。

以下是使用`GridSearchCV`在Python中进行超参数优化的一个简单示例，假设我们有一个简单的BP神经网络模型（如Keras的MLP）和一个预设的参数网格：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 假设你的数据集已经准备好，X_train, X_test, y_train, y_test

# 创建一个基础的MLP模型
model = MLPClassifier()

# 参数网格设定，这里我们测试了不同的隐藏层大小和激活函数
param_grid = {
    'hidden_layer_sizes': [(10,), (50,), (100,), (150,)],
    'activation': ['identity', 'logistic', 'tanh', 'relu']
}

# 使用GridSearchCV进行超参数搜索
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5, scoring='accuracy')  # CV指交叉验证次数

# 训练模型
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 查看最佳参数
best_params = grid_search.best_params_
print("Best parameters found: ", best_params)

# 预测
y_pred = grid_search.predict(X_test)

注意，实际应用中你可能需要根据你的数据和问题来调整网格和评估指标。此外，还可以尝试其他自动化工具，如HyperOpt或TPOT，它们提供了更高级的优化策略。