生成训练脚本和调参配置

示例：训练脚本 train.py（示意） import torch from torch.utils.data import DataLoader def build_model(cfg): # 按 cfg 构建网络，层数与隐藏维来自 YAML ... def train(cfg, train_ds, val_ds): loader = DataLoader(train_ds, batch_size=cfg['batch_size'], shuffle=True) model = build_model(cfg).to(cfg['device']) opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=cfg['lr']) for epoch in range(cfg['epochs']): for x, y in loader: loss = model.loss(x, y) opt.zero_grad(); loss.backward(); opt.step() # 每轮在验证集上记录指标 log_metrics(model, val_ds, epoch) 基线配置 baseline.yaml（示意） model: {hidden: 256, layers: 3} train: {lr: 0.001, batch_size: 64, epochs: 30} search: method: grid space: lr: [0.0001, 0.001, 0.01] batch_size: [32, 64] layers: [2, 3, 4] # 搜索轮次 = 3 × 2 × 3 = 18 实验记录表（示意，列名 | 说明） 轮次 | 1~18 学习率 | 本次取值 批大小 | 本次取值 层数 | 本次取值 训练 loss | 末轮值 验证 f1 | 验证集结果 备注 | 异常与观察 示例：超参搜索轮次按网格各维取值数相乘得 18 轮；贝叶斯优化按设定采样轮次计。