Skorch是一个基于PyTorch构建的，兼容scikit-learn的神经网络库（Python版本）。

简介：
skorch 是一个建立在 PyTorch 之上的神经网络库，它旨在提供与 scikit-learn 兼容的接口。该库封装了 PyTorch 的相关功能，使得机器学习从业者能够更便捷地利用其优势。资源包括文档、源代码以及示例代码。为了更深入地了解其应用，您可以参阅提供的链接以获取更多详细的示例。使用 NumPy 和 scikit-learn 进行初步实验：导入 NumPy 库和从 scikit-learn 模块导入 `make_classification` 函数。此外，需要从 PyTorch 库中导入 `nn` 模块以及 `torch.nn.functional` 作为 `F`。最后，引入 skorch 库中的 `NeuralNetClassifier` 类。为了演示，生成一个包含 1000 个样本和 20 个特征的分类数据集，其中包含 10 个信息性特征，并设置随机种子为 0。将数据集的 X 特征转换为浮点数数据类型 (np.float32)，并将 y 标签转换为 64 位整数数据类型 (np.int64)。定义一个名为 `MyModule` 的自定义神经网络模块，该模块继承自 PyTorch 的 `nn.Module` 类。在模块的初始化方法 (`__init__`) 中，定义了 num_units 和 nonlin 参数，分别用于指定隐藏层中神经元的数量和激活函数（这里使用 ReLU）。通过调用父类构造函数 `super(MyModule, self).__init__()` 初始化父类。然后将 num_units 和 nonlin 作为参数传递给父类构造函数进行初始化。最后, 将 num_units 和 nonlin 设置为默认值10和F.relu