在spaCy中，可以使用spacy.util.fix_random_seed()方法設置隨機種子，來確保每次運行模型時都會得到相同的結果。 還可以使用spacy.util.load_config()方法加載模型的配置文件，以便進行超參數調優。
另外，spaCy還提供了幾種調優技術，包括使用不同的優化算法（如ADAM、SGD）、調整迭代次數、學習率和批次大小等。可以嘗試不同的參數組合，然后使用驗證集來評估模型的性能。
此外，還可以使用spaCy的spacy train命令來進行超參數調優。該命令允許您指定訓練數據、驗證數據、模型名稱、批次大小、迭代次數等參數，然后自動進行訓練和評估。
總的來說，對于spaCy的超參數調優，可以嘗試不同的參數組合、使用不同的調優技術，以及使用spacy train命令來進行自動化調優。
