TensorFlow中可以使用AutoML技術來實現模型自動化超參數優化。AutoML是一種自動化機器學習的技術，它可以自動選擇最佳的超參數和模型結構，從而提高模型的性能。
在TensorFlow中，可以使用AutoKeras庫來實現自動化超參數優化。AutoKeras是一個基于Keras和TensorFlow的AutoML庫，可以通過簡單的API調用來實現自動化超參數優化。使用AutoKeras，可以定義模型的搜索空間，然后AutoKeras會自動搜索最佳的超參數和模型結構。
以下是使用AutoKeras進行模型自動化超參數優化的簡單示例：
import tensorflow as tf
import autokeras as ak
# 加載數據集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.imdb.load_data(num_words=1000)
# 初始化AutoKeras分類器
clf = ak.ImageClassifier(overwrite=True, max_trials=10)
# 訓練分類器
clf.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# 評估分類器
accuracy = clf.evaluate(x_test, y_test)
print(accuracy)
在上面的示例中，首先加載數據集，然后初始化一個AutoKeras分類器，并通過fit方法訓練模型。最后，使用evaluate方法評估模型的性能。
使用AutoKeras可以方便快速地實現模型自動化超參數優化，提高模型的性能。
