skorch

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对于已经熟悉 scikit-learn 接口、又希望尝试深度神经网络的团队来说，skorch 提供了一条平滑的过渡路径。它把 PyTorch 中定义的网络模块包装成 sklearn 风格的估计器，例如 NeuralNetClassifier 和 NeuralNetRegressor，这样你就能直接复用 Pipeline、GridSearchCV 以及既有的评分机制来训练和调优模型，无需改变原有的工作流。同时，库内还集成了学习率调度、早停、检查点保存和参数冻结等实用功能，也能包装 GPyTorch 的高斯过程模型或 Hugging Face 的 transformer 模型，方便在熟悉的评估与部署模式下进行实验。需要注意的是，skorch 更像是一个构建模块而非开箱即用的应用，你仍然需要自己编写 PyTorch 模块定义，但它确实能让你在保持既有工程习惯的同时，深入探索深度学习。