在PaddlePaddle框架中進行超參數調優的方法有兩種：手動調優和自動調優。
手動調優是通過不斷嘗試不同的超參數組合來找到最佳的模型性能。可以通過定義一個參數網格或使用貝葉斯優化等方法來搜索最佳超參數組合。在PaddlePaddle中，可以使用paddle.fluid.optimizer.AdamOptimizer等優化器類來設置超參數。
自動調優是使用自動調優算法來搜索最佳的超參數組合，例如使用超參優化調整器（Tune）或自動機器學習平臺（AutoDL）。PaddlePaddle也提供了一些自動調優的工具和接口，如paddle.optimizer.lr.Scheduler來自動調整學習率。
總的來說，在PaddlePaddle框架中進行超參數調優可以通過手動調優和自動調優兩種方法實現，選擇合適的方法取決于具體問題和需求。
