编程实现优化算法，并3D可视化
1. 函数3D可视化 分别画出和的3D图
:
import torch
import numpy as np
import copy
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
from itertools import zip_longest
class Op(object):
def __init__(self):
pass
def __call__(self, inputs):
return self.forward(inputs)
# 输入：张量inputs
# 输出：张量outputs
def forward(self, inputs):
# return outputs
raise NotImplementedError
# 输入：最终输出对outputs的梯度outputs_grads
# 输出：最终输出对inputs的梯度inputs_grads
def backward(self, outputs_grads):
# return inputs_grads
raise NotImplementedError
class Optimizer(object): # 优化器基类
def __init__(self, init_lr, model):
"""
优化器类初始化
"""
# 初始化学习率，用于参数更新的计算
self.init_lr = init_lr
# 指定优化器需要优化的模型
self.model = model
def step(self):
"""
定义每次迭代如何更新参数
"""
pass
class SimpleBatchGD(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model):
super(SimpleBatchGD, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
def step(self):
# 参数更新
if isinstance(self.model.params, dict):
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key] = self.model.params[key] - self.init_lr * self.model.grads[key]
class Adagrad(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, epsilon):
"""
Adagrad 优化器初始化
输入：
- init_lr： 初始学习率 - model：模型，model.params存储模型参数值 - epsilon：保持数值稳定性而设置的非常小的常数
"""
super(Adagrad, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.G = {}
for key in self.model.params.keys():
self.G[key] = 0
self.epsilon = epsilon
def adagrad(self, x, gradient_x, G, init_lr):
"""
adagrad算法更新参数，G为参数梯度平方的累计值。
"""
G += gradient_x ** 2
x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
return x, G
def step(self):
"""
参数更新
"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key] = self.adagrad(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.init_lr)
class RMSprop(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, beta, epsilon):
"""
RMSprop优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- beta：衰减率
- epsilon：保持数值稳定性而设置的常数
"""
super(RMSprop, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.G = {}
for key in self.model.params.keys():
self.G[key] = 0
self.beta = beta
self.epsilon = epsilon
def rmsprop(self, x, gradient_x, G, init_lr):
"""
rmsprop算法更新参数，G为迭代梯度平方的加权移动平均
"""
G = self.beta * G + (1 - self.beta) * gradient_x ** 2
x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
return x, G
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key] = self.rmsprop(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.init_lr)
class Momentum(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, rho):
"""
Momentum优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- rho：动量因子
"""
super(Momentum, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.delta_x = {}
for key in self.model.params.keys():
self.delta_x[key] = 0
self.rho = rho
def momentum(self, x, gradient_x, delta_x, init_lr):
"""
momentum算法更新参数，delta_x为梯度的加权移动平均
"""
delta_x = self.rho * delta_x - init_lr * gradient_x
x += delta_x
return x, delta_x
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.delta_x[key] = self.momentum(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.delta_x[key],
self.init_lr)
class Adam(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, beta1, beta2, epsilon):
"""
Adam优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- beta1, beta2：移动平均的衰减率
- epsilon：保持数值稳定性而设置的常数
"""
super(Adam, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.beta1 = beta1
self.beta2 = beta2
self.epsilon = epsilon
self.M, self.G = {}, {}
for key in self.model.params.keys():
self.M[key] = 0
self.G[key] = 0
self.t = 1
def adam(self, x, gradient_x, G, M, t, init_lr):
"""
adam算法更新参数
输入：
- x：参数
- G：梯度平方的加权移动平均
- M：梯度的加权移动平均
- t：迭代次数
- init_lr：初始学习率
"""
M = self.beta1 * M + (1 - self.beta1) * gradient_x
G = self.beta2 * G + (1 - self.beta2) * gradient_x ** 2
M_hat = M / (1 - self.beta1 ** t)
G_hat = G / (1 - self.beta2 ** t)
t += 1
x -= init_lr / torch.sqrt(G_hat + self.epsilon) * M_hat
return x, G, M, t
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key], self.M[key], self.t = self.adam(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.M[key],
self.t,
self.init_lr)
class OptimizedFunction3D(Op):
def __init__(self):
super(OptimizedFunction3D, self).__init__()
self.params = {'x': 0}
self.grads = {'x': 0}
def forward(self, x):
self.params['x'] = x
return x[0] ** 2 + x[1] ** 2 + x[1] ** 3 + x[0] * x[1]
def backward(self):
x = self.params['x']
gradient1 = 2 * x[0] + x[1]
gradient2 = 2 * x[1] + 3 * x[1] ** 2 + x[0]
grad1 = torch.Tensor([gradient1])
grad2 = torch.Tensor([gradient2])
self.grads['x'] = torch.cat([grad1, grad2])
class Visualization3D(animation.FuncAnimation):
""" 绘制动态图像，可视化参数更新轨迹 """
def __init__(self, *xy_values, z_values, labels=[], colors=[], fig, ax, interval=600, blit=True, **kwargs):
"""
初始化3d可视化类
输入：
xy_values：三维中x,y维度的值
z_values：三维中z维度的值
labels：每个参数更新轨迹的标签
colors：每个轨迹的颜色
interval：帧之间的延迟（以毫秒为单位）
blit：是否优化绘图
"""
self.fig = fig
self.ax = ax
self.xy_values = xy_values
self.z_values = z_values
frames = max(xy_value.shape[0] for xy_value in xy_values)
self.lines = [ax.plot([], [], [], label=label, color=color, lw=2)[0]
for _, label, color in zip_longest(xy_values, labels, colors)]
super(Visualization3D, self).__init__(fig, self.animate, init_func=self.init_animation, frames=frames,
interval=interval, blit=blit, **kwargs)
def init_animation(self):
# 数值初始化
for line in self.lines:
line.set_data([], [])
# line.set_3d_properties(np.asarray([])) # 源程序中有这一行，加上会报错。 Edit by David 2022.12.4
return self.lines
def animate(self, i):
# 将x,y,z三个数据传入，绘制三维图像
for line, xy_value, z_value in zip(self.lines, self.xy_values, self.z_values):
line.set_data(xy_value[:i, 0], xy_value[:i, 1])
line.set_3d_properties(z_value[:i])
return self.lines
def train_f(model, optimizer, x_init, epoch):
x = x_init
all_x = []
losses = []
for i in range(epoch):
all_x.append(copy.copy(x.numpy())) # 浅拷贝 改为 深拷贝, 否则List的原值会被改变。 Edit by David 2022.12.4.
loss = model(x)
losses.append(loss)
model.backward()
optimizer.step()
x = model.params['x']
return torch.Tensor(np.array(all_x)), losses
# 构建5个模型，分别配备不同的优化器
model1 = OptimizedFunction3D()
opt_gd = SimpleBatchGD(init_lr=0.01, model=model1)
model2 = OptimizedFunction3D()
opt_adagrad = Adagrad(init_lr=0.5, model=model2, epsilon=1e-7)
model3 = OptimizedFunction3D()
opt_rmsprop = RMSprop(init_lr=0.1, model=model3, beta=0.9, epsilon=1e-7)
model4 = OptimizedFunction3D()
opt_momentum = Momentum(init_lr=0.01, model=model4, rho=0.9)
model5 = OptimizedFunction3D()
opt_adam = Adam(init_lr=0.1, model=model5, beta1=0.9, beta2=0.99, epsilon=1e-7)
models = [model1, model2, model3, model4, model5]
opts = [opt_gd, opt_adagrad, opt_rmsprop, opt_momentum, opt_adam]
x_all_opts = []
z_all_opts = []
# 使用不同优化器训练
for model, opt in zip(models, opts):
x_init = torch.FloatTensor([2, 3])
x_one_opt, z_one_opt = train_f(model, opt, x_init, 150) # epoch
# 保存参数值
x_all_opts.append(x_one_opt.numpy())
z_all_opts.append(np.squeeze(z_one_opt))
# 使用numpy.meshgrid生成x1,x2矩阵，矩阵的每一行为[-3, 3]，以0.1为间隔的数值
x1 = np.arange(-3, 3, 0.1)
x2 = np.arange(-3, 3, 0.1)
x1, x2 = np.meshgrid(x1, x2)
init_x = torch.Tensor(np.array([x1, x2]))
model = OptimizedFunction3D()
# 绘制 f_3d函数 的 三维图像
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
X = init_x[0].numpy()
Y = init_x[1].numpy()
Z = model(init_x).numpy() # 改为 model(init_x).numpy() David 2022.12.4
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='rainbow')
ax.set_xlabel('x1')
ax.set_ylabel('x2')
ax.set_zlabel('f(x1,x2)')
labels = ['SGD', 'AdaGrad', 'RMSprop', 'Momentum', 'Adam']
colors = ['#f6373c', '#f6f237', '#45f637', '#37f0f6', '#000000']
animator = Visualization3D(*x_all_opts, z_values=z_all_opts, labels=labels, colors=colors, fig=fig, ax=ax)
ax.legend(loc='upper left')
plt.show()
:
import torch
import numpy as np
import copy
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
from itertools import zip_longest
from matplotlib import cm
class Op(object):
def __init__(self):
pass
def __call__(self, inputs):
return self.forward(inputs)
# 输入：张量inputs
# 输出：张量outputs
def forward(self, inputs):
# return outputs
raise NotImplementedError
# 输入：最终输出对outputs的梯度outputs_grads
# 输出：最终输出对inputs的梯度inputs_grads
def backward(self, outputs_grads):
# return inputs_grads
raise NotImplementedError
class Optimizer(object): # 优化器基类
def __init__(self, init_lr, model):
"""
优化器类初始化
"""
# 初始化学习率，用于参数更新的计算
self.init_lr = init_lr
# 指定优化器需要优化的模型
self.model = model
def step(self):
"""
定义每次迭代如何更新参数
"""
pass
class SimpleBatchGD(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model):
super(SimpleBatchGD, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
def step(self):
# 参数更新
if isinstance(self.model.params, dict):
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key] = self.model.params[key] - self.init_lr * self.model.grads[key]
class Adagrad(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, epsilon):
"""
Adagrad 优化器初始化
输入：
- init_lr： 初始学习率 - model：模型，model.params存储模型参数值 - epsilon：保持数值稳定性而设置的非常小的常数
"""
super(Adagrad, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.G = {}
for key in self.model.params.keys():
self.G[key] = 0
self.epsilon = epsilon
def adagrad(self, x, gradient_x, G, init_lr):
"""
adagrad算法更新参数，G为参数梯度平方的累计值。
"""
G += gradient_x ** 2
x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
return x, G
def step(self):
"""
参数更新
"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key] = self.adagrad(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.init_lr)
class RMSprop(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, beta, epsilon):
"""
RMSprop优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- beta：衰减率
- epsilon：保持数值稳定性而设置的常数
"""
super(RMSprop, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.G = {}
for key in self.model.params.keys():
self.G[key] = 0
self.beta = beta
self.epsilon = epsilon
def rmsprop(self, x, gradient_x, G, init_lr):
"""
rmsprop算法更新参数，G为迭代梯度平方的加权移动平均
"""
G = self.beta * G + (1 - self.beta) * gradient_x ** 2
x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
return x, G
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key] = self.rmsprop(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.init_lr)
class Momentum(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, rho):
"""
Momentum优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- rho：动量因子
"""
super(Momentum, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.delta_x = {}
for key in self.model.params.keys():
self.delta_x[key] = 0
self.rho = rho
def momentum(self, x, gradient_x, delta_x, init_lr):
"""
momentum算法更新参数，delta_x为梯度的加权移动平均
"""
delta_x = self.rho * delta_x - init_lr * gradient_x
x += delta_x
return x, delta_x
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.delta_x[key] = self.momentum(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.delta_x[key],
self.init_lr)
class Adam(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, beta1, beta2, epsilon):
"""
Adam优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- beta1, beta2：移动平均的衰减率
- epsilon：保持数值稳定性而设置的常数
"""
super(Adam, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.beta1 = beta1
self.beta2 = beta2
self.epsilon = epsilon
self.M, self.G = {}, {}
for key in self.model.params.keys():
self.M[key] = 0
self.G[key] = 0
self.t = 1
def adam(self, x, gradient_x, G, M, t, init_lr):
"""
adam算法更新参数
输入：
- x：参数
- G：梯度平方的加权移动平均
- M：梯度的加权移动平均
- t：迭代次数
- init_lr：初始学习率
"""
M = self.beta1 * M + (1 - self.beta1) * gradient_x
G = self.beta2 * G + (1 - self.beta2) * gradient_x ** 2
M_hat = M / (1 - self.beta1 ** t)
G_hat = G / (1 - self.beta2 ** t)
t += 1
x -= init_lr / torch.sqrt(G_hat + self.epsilon) * M_hat
return x, G, M, t
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key], self.M[key], self.t = self.adam(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.M[key],
self.t,
self.init_lr)
class OptimizedFunction3D(Op):
def __init__(self):
super(OptimizedFunction3D, self).__init__()
self.params = {'x': 0}
self.grads = {'x': 0}
def forward(self, x):
self.params['x'] = x
return x[0] * x[0] / 20 + x[1] * x[1] / 1 # x[0] ** 2 + x[1] ** 2 + x[1] ** 3 + x[0] * x[1]
def backward(self):
x = self.params['x']
gradient1 = 2 * x[0] / 20
gradient2 = 2 * x[1] / 1
grad1 = torch.Tensor([gradient1])
grad2 = torch.Tensor([gradient2])
self.grads['x'] = torch.cat([grad1, grad2])
class Visualization3D(animation.FuncAnimation):
""" 绘制动态图像，可视化参数更新轨迹 """
def __init__(self, *xy_values, z_values, labels=[], colors=[], fig, ax, interval=100, blit=True, **kwargs):
"""
初始化3d可视化类
输入：
xy_values：三维中x,y维度的值
z_values：三维中z维度的值
labels：每个参数更新轨迹的标签
colors：每个轨迹的颜色
interval：帧之间的延迟（以毫秒为单位）
blit：是否优化绘图
"""
self.fig = fig
self.ax = ax
self.xy_values = xy_values
self.z_values = z_values
frames = max(xy_value.shape[0] for xy_value in xy_values)
self.lines = [ax.plot([], [], [], label=label, color=color, lw=2)[0]
for _, label, color in zip_longest(xy_values, labels, colors)]
self.points = [ax.plot([], [], [], color=color, markeredgewidth=1, markeredgecolor='black', marker='o')[0]
for _, color in zip_longest(xy_values, colors)]
# print(self.lines)
super(Visualization3D, self).__init__(fig, self.animate, init_func=self.init_animation, frames=frames,
interval=interval, blit=blit, **kwargs)
def init_animation(self):
# 数值初始化
for line in self.lines:
line.set_data_3d([], [], [])
for point in self.points:
point.set_data_3d([], [], [])
return self.points + self.lines
def animate(self, i):
# 将x,y,z三个数据传入，绘制三维图像
for line, xy_value, z_value in zip(self.lines, self.xy_values, self.z_values):
line.set_data_3d(xy_value[:i, 0], xy_value[:i, 1], z_value[:i])
for point, xy_value, z_value in zip(self.points, self.xy_values, self.z_values):
point.set_data_3d(xy_value[i, 0], xy_value[i, 1], z_value[i])
return self.points + self.lines
def train_f(model, optimizer, x_init, epoch):
x = x_init
all_x = []
losses = []
for i in range(epoch):
all_x.append(copy.deepcopy(x.numpy())) # 浅拷贝 改为 深拷贝, 否则List的原值会被改变。 Edit by David 2022.12.4.
loss = model(x)
losses.append(loss)
model.backward()
optimizer.step()
x = model.params['x']
return torch.Tensor(np.array(all_x)), losses
# 构建5个模型，分别配备不同的优化器
model1 = OptimizedFunction3D()
opt_gd = SimpleBatchGD(init_lr=0.95, model=model1)
model2 = OptimizedFunction3D()
opt_adagrad = Adagrad(init_lr=1.5, model=model2, epsilon=1e-7)
model3 = OptimizedFunction3D()
opt_rmsprop = RMSprop(init_lr=0.05, model=model3, beta=0.9, epsilon=1e-7)
model4 = OptimizedFunction3D()
opt_momentum = Momentum(init_lr=0.1, model=model4, rho=0.9)
model5 = OptimizedFunction3D()
opt_adam = Adam(init_lr=0.3, model=model5, beta1=0.9, beta2=0.99, epsilon=1e-7)
models = [model1, model2, model3, model4, model5]
opts = [opt_gd, opt_adagrad, opt_rmsprop, opt_momentum, opt_adam]
x_all_opts = []
z_all_opts = []
# 使用不同优化器训练
for model, opt in zip(models, opts):
x_init = torch.FloatTensor([-7, 2])
x_one_opt, z_one_opt = train_f(model, opt, x_init, 100) # epoch
# 保存参数值
x_all_opts.append(x_one_opt.numpy())
z_all_opts.append(np.squeeze(z_one_opt))
# 使用numpy.meshgrid生成x1,x2矩阵，矩阵的每一行为[-3, 3]，以0.1为间隔的数值
x1 = np.arange(-10, 10, 0.01)
x2 = np.arange(-5, 5, 0.01)
x1, x2 = np.meshgrid(x1, x2)
init_x = torch.Tensor(np.array([x1, x2]))
model = OptimizedFunction3D()
# 绘制 f_3d函数 的 三维图像
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
X = init_x[0].numpy()
Y = init_x[1].numpy()
Z = model(init_x).numpy() # 改为 model(init_x).numpy() David 2022.12.4
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, edgecolor='grey', cmap=cm.coolwarm)
# fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=1)
# ax.set_zlim(-3, 2)
ax.set_xlabel('x1')
ax.set_ylabel('x2')
ax.set_zlabel('f(x1,x2)')
labels = ['SGD', 'AdaGrad', 'RMSprop', 'Momentum', 'Adam']
colors = ['#8B0000', '#0000FF', '#000000', '#008B00', '#FF0000']
animator = Visualization3D(*x_all_opts, z_values=z_all_opts, labels=labels, colors=colors, fig=fig, ax=ax)
ax.legend(loc='upper right')
plt.show()
# animator.save('teaser' + '.gif', writer='imagemagick',fps=10) # 效果不好，估计被挡住了…… 有待进一步提高 Edit by David 2022.12.4
# save不好用，不费劲了，安装个软件做gif https://pc.qq.com/detail/13/detail_23913.html
NNDL实验 优化算法3D轨迹 鱼书例题3D版_优化算法3d展示-CSDN博客
2.加入优化算法，画出轨迹 分别画出和的3D轨迹图
从轨迹、速度等多个角度讲解各个算法优缺点
:
import torch
import numpy as np
import copy
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
from itertools import zip_longest
class Op(object):
def __init__(self):
pass
def __call__(self, inputs):
return self.forward(inputs)
# 输入：张量inputs
# 输出：张量outputs
def forward(self, inputs):
# return outputs
raise NotImplementedError
# 输入：最终输出对outputs的梯度outputs_grads
# 输出：最终输出对inputs的梯度inputs_grads
def backward(self, outputs_grads):
# return inputs_grads
raise NotImplementedError
class Optimizer(object): # 优化器基类
def __init__(self, init_lr, model):
"""
优化器类初始化
"""
# 初始化学习率，用于参数更新的计算
self.init_lr = init_lr
# 指定优化器需要优化的模型
self.model = model
def step(self):
"""
定义每次迭代如何更新参数
"""
pass
class SimpleBatchGD(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model):
super(SimpleBatchGD, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
def step(self):
# 参数更新
if isinstance(self.model.params, dict):
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key] = self.model.params[key] - self.init_lr * self.model.grads[key]
class Adagrad(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, epsilon):
"""
Adagrad 优化器初始化
输入：
- init_lr： 初始学习率 - model：模型，model.params存储模型参数值 - epsilon：保持数值稳定性而设置的非常小的常数
"""
super(Adagrad, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.G = {}
for key in self.model.params.keys():
self.G[key] = 0
self.epsilon = epsilon
def adagrad(self, x, gradient_x, G, init_lr):
"""
adagrad算法更新参数，G为参数梯度平方的累计值。
"""
G += gradient_x ** 2
x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
return x, G
def step(self):
"""
参数更新
"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key] = self.adagrad(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.init_lr)
class RMSprop(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, beta, epsilon):
"""
RMSprop优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- beta：衰减率
- epsilon：保持数值稳定性而设置的常数
"""
super(RMSprop, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.G = {}
for key in self.model.params.keys():
self.G[key] = 0
self.beta = beta
self.epsilon = epsilon
def rmsprop(self, x, gradient_x, G, init_lr):
"""
rmsprop算法更新参数，G为迭代梯度平方的加权移动平均
"""
G = self.beta * G + (1 - self.beta) * gradient_x ** 2
x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
return x, G
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key] = self.rmsprop(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.init_lr)
class Momentum(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, rho):
"""
Momentum优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- rho：动量因子
"""
super(Momentum, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.delta_x = {}
for key in self.model.params.keys():
self.delta_x[key] = 0
self.rho = rho
def momentum(self, x, gradient_x, delta_x, init_lr):
"""
momentum算法更新参数，delta_x为梯度的加权移动平均
"""
delta_x = self.rho * delta_x - init_lr * gradient_x
x += delta_x
return x, delta_x
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.delta_x[key] = self.momentum(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.delta_x[key],
self.init_lr)
class Adam(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, beta1, beta2, epsilon):
"""
Adam优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- beta1, beta2：移动平均的衰减率
- epsilon：保持数值稳定性而设置的常数
"""
super(Adam, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.beta1 = beta1
self.beta2 = beta2
self.epsilon = epsilon
self.M, self.G = {}, {}
for key in self.model.params.keys():
self.M[key] = 0
self.G[key] = 0
self.t = 1
def adam(self, x, gradient_x, G, M, t, init_lr):
"""
adam算法更新参数
输入：
- x：参数
- G：梯度平方的加权移动平均
- M：梯度的加权移动平均
- t：迭代次数
- init_lr：初始学习率
"""
M = self.beta1 * M + (1 - self.beta1) * gradient_x
G = self.beta2 * G + (1 - self.beta2) * gradient_x ** 2
M_hat = M / (1 - self.beta1 ** t)
G_hat = G / (1 - self.beta2 ** t)
t += 1
x -= init_lr / torch.sqrt(G_hat + self.epsilon) * M_hat
return x, G, M, t
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key], self.M[key], self.t = self.adam(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.M[key],
self.t,
self.init_lr)
class OptimizedFunction3D(Op):
def __init__(self):
super(OptimizedFunction3D, self).__init__()
self.params = {'x': 0}
self.grads = {'x': 0}
def forward(self, x):
self.params['x'] = x
return x[0] ** 2 + x[1] ** 2 + x[1] ** 3 + x[0] * x[1]
def backward(self):
x = self.params['x']
gradient1 = 2 * x[0] + x[1]
gradient2 = 2 * x[1] + 3 * x[1] ** 2 + x[0]
grad1 = torch.Tensor([gradient1])
grad2 = torch.Tensor([gradient2])
self.grads['x'] = torch.cat([grad1, grad2])
class Visualization3D(animation.FuncAnimation):
""" 绘制动态图像，可视化参数更新轨迹 """
def __init__(self, *xy_values, z_values, labels=[], colors=[], fig, ax, interval=600, blit=True, **kwargs):
"""
初始化3d可视化类
输入：
xy_values：三维中x,y维度的值
z_values：三维中z维度的值
labels：每个参数更新轨迹的标签
colors：每个轨迹的颜色
interval：帧之间的延迟（以毫秒为单位）
blit：是否优化绘图
"""
self.fig = fig
self.ax = ax
self.xy_values = xy_values
self.z_values = z_values
frames = max(xy_value.shape[0] for xy_value in xy_values)
self.lines = [ax.plot([], [], [], label=label, color=color, lw=2)[0]
for _, label, color in zip_longest(xy_values, labels, colors)]
super(Visualization3D, self).__init__(fig, self.animate, init_func=self.init_animation, frames=frames,
interval=interval, blit=blit, **kwargs)
def init_animation(self):
# 数值初始化
for line in self.lines:
line.set_data([], [])
# line.set_3d_properties(np.asarray([])) # 源程序中有这一行，加上会报错。 Edit by David 2022.12.4
return self.lines
def animate(self, i):
# 将x,y,z三个数据传入，绘制三维图像
for line, xy_value, z_value in zip(self.lines, self.xy_values, self.z_values):
line.set_data(xy_value[:i, 0], xy_value[:i, 1])
line.set_3d_properties(z_value[:i])
return self.lines
def train_f(model, optimizer, x_init, epoch):
x = x_init
all_x = []
losses = []
for i in range(epoch):
all_x.append(copy.deepcopy(x.numpy())) # 浅拷贝 改为 深拷贝, 否则List的原值会被改变。 Edit by David 2022.12.4.
loss = model(x)
losses.append(loss)
model.backward()
optimizer.step()
x = model.params['x']
return torch.Tensor(np.array(all_x)), losses
# 构建5个模型，分别配备不同的优化器
model1 = OptimizedFunction3D()
opt_gd = SimpleBatchGD(init_lr=0.01, model=model1)
model2 = OptimizedFunction3D()
opt_adagrad = Adagrad(init_lr=0.5, model=model2, epsilon=1e-7)
model3 = OptimizedFunction3D()
opt_rmsprop = RMSprop(init_lr=0.1, model=model3, beta=0.9, epsilon=1e-7)
model4 = OptimizedFunction3D()
opt_momentum = Momentum(init_lr=0.01, model=model4, rho=0.9)
model5 = OptimizedFunction3D()
opt_adam = Adam(init_lr=0.1, model=model5, beta1=0.9, beta2=0.99, epsilon=1e-7)
models = [model1, model2, model3, model4, model5]
opts = [opt_gd, opt_adagrad, opt_rmsprop, opt_momentum, opt_adam]
x_all_opts = []
z_all_opts = []
# 使用不同优化器训练
for model, opt in zip(models, opts):
x_init = torch.FloatTensor([2, 3])
x_one_opt, z_one_opt = train_f(model, opt, x_init, 150) # epoch
# 保存参数值
x_all_opts.append(x_one_opt.numpy())
z_all_opts.append(np.squeeze(z_one_opt))
# 使用numpy.meshgrid生成x1,x2矩阵，矩阵的每一行为[-3, 3]，以0.1为间隔的数值
x1 = np.arange(-3, 3, 0.1)
x2 = np.arange(-3, 3, 0.1)
x1, x2 = np.meshgrid(x1, x2)
init_x = torch.Tensor(np.array([x1, x2]))
model = OptimizedFunction3D()
# 绘制 f_3d函数 的 三维图像
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
X = init_x[0].numpy()
Y = init_x[1].numpy()
Z = model(init_x).numpy() # 改为 model(init_x).numpy() David 2022.12.4
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='rainbow')
ax.set_xlabel('x1')
ax.set_ylabel('x2')
ax.set_zlabel('f(x1,x2)')
labels = ['SGD', 'AdaGrad', 'RMSprop', 'Momentum', 'Adam']
colors = ['#f6373c', '#f6f237', '#45f637', '#37f0f6', '#000000']
animator = Visualization3D(*x_all_opts, z_values=z_all_opts, labels=labels, colors=colors, fig=fig, ax=ax)
ax.legend(loc='upper left')
plt.show()
animator.save('animation.gif') # 效果不好，估计被挡住了…… 有待进一步提高 Edit by David 2022.12.4
:
import torch
import numpy as np
import copy
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
from itertools import zip_longest
from matplotlib import cm
class Op(object):
def __init__(self):
pass
def __call__(self, inputs):
return self.forward(inputs)
# 输入：张量inputs
# 输出：张量outputs
def forward(self, inputs):
# return outputs
raise NotImplementedError
# 输入：最终输出对outputs的梯度outputs_grads
# 输出：最终输出对inputs的梯度inputs_grads
def backward(self, outputs_grads):
# return inputs_grads
raise NotImplementedError
class Optimizer(object): # 优化器基类
def __init__(self, init_lr, model):
"""
优化器类初始化
"""
# 初始化学习率，用于参数更新的计算
self.init_lr = init_lr
# 指定优化器需要优化的模型
self.model = model
def step(self):
"""
定义每次迭代如何更新参数
"""
pass
class SimpleBatchGD(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model):
super(SimpleBatchGD, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
def step(self):
# 参数更新
if isinstance(self.model.params, dict):
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key] = self.model.params[key] - self.init_lr * self.model.grads[key]
class Adagrad(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, epsilon):
"""
Adagrad 优化器初始化
输入：
- init_lr： 初始学习率 - model：模型，model.params存储模型参数值 - epsilon：保持数值稳定性而设置的非常小的常数
"""
super(Adagrad, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.G = {}
for key in self.model.params.keys():
self.G[key] = 0
self.epsilon = epsilon
def adagrad(self, x, gradient_x, G, init_lr):
"""
adagrad算法更新参数，G为参数梯度平方的累计值。
"""
G += gradient_x ** 2
x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
return x, G
def step(self):
"""
参数更新
"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key] = self.adagrad(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.init_lr)
class RMSprop(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, beta, epsilon):
"""
RMSprop优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- beta：衰减率
- epsilon：保持数值稳定性而设置的常数
"""
super(RMSprop, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.G = {}
for key in self.model.params.keys():
self.G[key] = 0
self.beta = beta
self.epsilon = epsilon
def rmsprop(self, x, gradient_x, G, init_lr):
"""
rmsprop算法更新参数，G为迭代梯度平方的加权移动平均
"""
G = self.beta * G + (1 - self.beta) * gradient_x ** 2
x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
return x, G
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key] = self.rmsprop(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.init_lr)
class Momentum(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, rho):
"""
Momentum优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- rho：动量因子
"""
super(Momentum, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.delta_x = {}
for key in self.model.params.keys():
self.delta_x[key] = 0
self.rho = rho
def momentum(self, x, gradient_x, delta_x, init_lr):
"""
momentum算法更新参数，delta_x为梯度的加权移动平均
"""
delta_x = self.rho * delta_x - init_lr * gradient_x
x += delta_x
return x, delta_x
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.delta_x[key] = self.momentum(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.delta_x[key],
self.init_lr)
class Adam(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, beta1, beta2, epsilon):
"""
Adam优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- beta1, beta2：移动平均的衰减率
- epsilon：保持数值稳定性而设置的常数
"""
super(Adam, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.beta1 = beta1
self.beta2 = beta2
self.epsilon = epsilon
self.M, self.G = {}, {}
for key in self.model.params.keys():
self.M[key] = 0
self.G[key] = 0
self.t = 1
def adam(self, x, gradient_x, G, M, t, init_lr):
"""
adam算法更新参数
输入：
- x：参数
- G：梯度平方的加权移动平均
- M：梯度的加权移动平均
- t：迭代次数
- init_lr：初始学习率
"""
M = self.beta1 * M + (1 - self.beta1) * gradient_x
G = self.beta2 * G + (1 - self.beta2) * gradient_x ** 2
M_hat = M / (1 - self.beta1 ** t)
G_hat = G / (1 - self.beta2 ** t)
t += 1
x -= init_lr / torch.sqrt(G_hat + self.epsilon) * M_hat
return x, G, M, t
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key], self.M[key], self.t = self.adam(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.M[key],
self.t,
self.init_lr)
class OptimizedFunction3D(Op):
def __init__(self):
super(OptimizedFunction3D, self).__init__()
self.params = {'x': 0}
self.grads = {'x': 0}
def forward(self, x):
self.params['x'] = x
return x[0] * x[0] / 20 + x[1] * x[1] / 1 # x[0] ** 2 + x[1] ** 2 + x[1] ** 3 + x[0] * x[1]
def backward(self):
x = self.params['x']
gradient1 = 2 * x[0] / 20
gradient2 = 2 * x[1] / 1
grad1 = torch.Tensor([gradient1])
grad2 = torch.Tensor([gradient2])
self.grads['x'] = torch.cat([grad1, grad2])
class Visualization3D(animation.FuncAnimation):
""" 绘制动态图像，可视化参数更新轨迹 """
def __init__(self, *xy_values, z_values, labels=[], colors=[], fig, ax, interval=100, blit=True, **kwargs):
"""
初始化3d可视化类
输入：
xy_values：三维中x,y维度的值
z_values：三维中z维度的值
labels：每个参数更新轨迹的标签
colors：每个轨迹的颜色
interval：帧之间的延迟（以毫秒为单位）
blit：是否优化绘图
"""
self.fig = fig
self.ax = ax
self.xy_values = xy_values
self.z_values = z_values
frames = max(xy_value.shape[0] for xy_value in xy_values)
self.lines = [ax.plot([], [], [], label=label, color=color, lw=2)[0]
for _, label, color in zip_longest(xy_values, labels, colors)]
self.points = [ax.plot([], [], [], color=color, markeredgewidth=1, markeredgecolor='black', marker='o')[0]
for _, color in zip_longest(xy_values, colors)]
# print(self.lines)
super(Visualization3D, self).__init__(fig, self.animate, init_func=self.init_animation, frames=frames,
interval=interval, blit=blit, **kwargs)
def init_animation(self):
# 数值初始化
for line in self.lines:
line.set_data_3d([], [], [])
for point in self.points:
point.set_data_3d([], [], [])
return self.points + self.lines
def animate(self, i):
# 将x,y,z三个数据传入，绘制三维图像
for line, xy_value, z_value in zip(self.lines, self.xy_values, self.z_values):
line.set_data_3d(xy_value[:i, 0], xy_value[:i, 1], z_value[:i])
for point, xy_value, z_value in zip(self.points, self.xy_values, self.z_values):
point.set_data_3d(xy_value[i, 0], xy_value[i, 1], z_value[i])
return self.points + self.lines
def train_f(model, optimizer, x_init, epoch):
x = x_init
all_x = []
losses = []
for i in range(epoch):
all_x.append(copy.deepcopy(x.numpy())) # 浅拷贝 改为 深拷贝, 否则List的原值会被改变。 Edit by David 2022.12.4.
loss = model(x)
losses.append(loss)
model.backward()
optimizer.step()
x = model.params['x']
return torch.Tensor(np.array(all_x)), losses
# 构建5个模型，分别配备不同的优化器
model1 = OptimizedFunction3D()
opt_gd = SimpleBatchGD(init_lr=0.95, model=model1)
model2 = OptimizedFunction3D()
opt_adagrad = Adagrad(init_lr=1.5, model=model2, epsilon=1e-7)
model3 = OptimizedFunction3D()
opt_rmsprop = RMSprop(init_lr=0.05, model=model3, beta=0.9, epsilon=1e-7)
model4 = OptimizedFunction3D()
opt_momentum = Momentum(init_lr=0.1, model=model4, rho=0.9)
model5 = OptimizedFunction3D()
opt_adam = Adam(init_lr=0.3, model=model5, beta1=0.9, beta2=0.99, epsilon=1e-7)
models = [model1, model2, model3, model4, model5]
opts = [opt_gd, opt_adagrad, opt_rmsprop, opt_momentum, opt_adam]
x_all_opts = []
z_all_opts = []
# 使用不同优化器训练
for model, opt in zip(models, opts):
x_init = torch.FloatTensor([-7, 2])
x_one_opt, z_one_opt = train_f(model, opt, x_init, 100) # epoch
# 保存参数值
x_all_opts.append(x_one_opt.numpy())
z_all_opts.append(np.squeeze(z_one_opt))
# 使用numpy.meshgrid生成x1,x2矩阵，矩阵的每一行为[-3, 3]，以0.1为间隔的数值
x1 = np.arange(-10, 10, 0.01)
x2 = np.arange(-5, 5, 0.01)
x1, x2 = np.meshgrid(x1, x2)
init_x = torch.Tensor(np.array([x1, x2]))
model = OptimizedFunction3D()
# 绘制 f_3d函数 的 三维图像
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
X = init_x[0].numpy()
Y = init_x[1].numpy()
Z = model(init_x).numpy() # 改为 model(init_x).numpy() David 2022.12.4
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, edgecolor='grey', cmap=cm.coolwarm)
# fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=1)
# ax.set_zlim(-3, 2)
ax.set_xlabel('x1')
ax.set_ylabel('x2')
ax.set_zlabel('f(x1,x2)')
labels = ['SGD', 'AdaGrad', 'RMSprop', 'Momentum', 'Adam']
colors = ['#8B0000', '#0000FF', '#000000', '#008B00', '#FF0000']
animator = Visualization3D(*x_all_opts, z_values=z_all_opts, labels=labels, colors=colors, fig=fig, ax=ax)
ax.legend(loc='upper right')
plt.show()
# animator.save('teaser' + '.gif', writer='imagemagick',fps=10) # 效果不好，估计被挡住了…… 有待进一步提高 Edit by David 2022.12.4
# save不好用，不费劲了，安装个软件做gif https://pc.qq.com/detail/13/detail_23913.html 
先简述算法：
-
SGD（随机梯度下降）：SGD是最基本的优化算法之一，它在每次更新模型参数时仅考虑单个样本的梯度。由于随机性，SGD可能会在训练过程中产生噪音，导致收敛速度较慢。
-
AdaGrad：AdaGrad是一种自适应学习率的优化算法，它根据历史梯度信息调整学习率。它适用于稀疏数据集，能够有效地处理参数不同尺度的问题。然而，AdaGrad存在累积梯度平方的问题，导致学习率会不断减小，训练后期可能会导致收敛过早。
-
RMSprop：RMSprop也是一种自适应学习率的算法，它通过移动平均的方式来计算梯度的平方和。相比于AdaGrad，RMSprop使用了指数加权平均来减少累积梯度平方的影响，从而更好地控制学习率。但是，RMSprop仍然可能受到学习率衰减的影响。
-
Momentum：Momentum算法引入了动量的概念，它在更新参数时考虑了之前梯度的累积。通过动量，Momentum可以在梯度方向上积累速度，并加快收敛速度。然而，过高的动量可能导致算法在局部最优点附近震荡。
-
Adam：Adam算法是一种综合了动量和自适应学习率的优化算法。它结合了Momentum和RMSprop的优点，并通过偏置修正来减轻偏差。Adam在很多情况下表现出色，但对于非平稳目标函数可能会受到影响。
分析：
-
SGD（随机梯度下降）：
- 轨迹：SGD的轨迹比较随机，因为每次更新仅考虑一个样本的梯度。它可能会在优化过程中产生噪音，导致收敛速度较慢。
- 速度：SGD的速度相对较快，因为每次更新只计算单个样本的梯度。但由于随机性，其速度变化较大。
-
AdaGrad：
- 轨迹：AdaGrad的轨迹在前期会较快收敛，因为它根据历史梯度信息调整学习率。然而，由于累积梯度平方的问题，可能导致学习率过早减小，使得轨迹在后期变得平缓。
- 速度：AdaGrad的速度在前期较快，但在后期可能会因为学习率的下降而减慢。
-
RMSprop：
- 轨迹：RMSprop的轨迹相对平滑，通过移动平均减少了累积梯度平方的影响。它能够更好地控制学习率，但仍然可能受到学习率衰减的影响。
- 速度：RMSprop在前期速度较快，但在后期可能因为学习率衰减而减慢。
-
Momentum：
- 轨迹：Momentum算法引入了动量的概念，轨迹在更新过程中会积累速度。它能够加快收敛速度，但过高的动量可能导致在局部最优点附近震荡。
- 速度：Momentum算法的速度相对稳定，可以更快地收敛到局部最优点。
-
Adam：
- 轨迹：Adam算法综合了动量和自适应学习率的优点，通过偏置修正减轻偏差。它在很多情况下表现出色，但对于非平稳目标函数可能会受到影响。其轨迹通常比较平滑。
- 速度：Adam算法的速度相对稳定且较快，它结合了动量的加速性质和自适应学习率的优势。
RMSprop, Adadelta, Adam 在很多情况下的效果是相似的。
Adam 就是在 RMSprop 的基础上加了 bias-correction 和 momentum，
随着梯度变的稀疏，Adam 比 RMSprop 效果会好。
整体来讲，Adam 是最好的选择。
NNDL实验 优化算法3D轨迹 鱼书例题3D版_优化算法3d展示-CSDN博客
NNDL实验 优化算法3D轨迹 pytorch版-CSDN博客
3.复现CS231经典动画 从轨迹、速度等多个角度讲解各个算法优缺点
Animations that may help your intuitions about the learning process dynamics.
Left: Contours of a loss surface and time evolution of different optimization algorithms. Notice the "overshooting" behavior of momentum-based methods, which make the optimization look like a ball rolling down the hill.
Right: A visualization of a saddle point in the optimization landscape, where the curvature along different dimension has different signs (one dimension curves up and another down). Notice that SGD has a very hard time breaking symmetry and gets stuck on the top. Conversely, algorithms such as RMSprop will see very low gradients in the saddle direction. Due to the denominator term in the RMSprop update, this will increase the effective learning rate along this direction, helping RMSProp proceed.
轨迹型：
import torch
import numpy as np
import copy
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
from itertools import zip_longest
from matplotlib import cm
class Op(object):
def __init__(self):
pass
def __call__(self, inputs):
return self.forward(inputs)
# 输入：张量inputs
# 输出：张量outputs
def forward(self, inputs):
# return outputs
raise NotImplementedError
# 输入：最终输出对outputs的梯度outputs_grads
# 输出：最终输出对inputs的梯度inputs_grads
def backward(self, outputs_grads):
# return inputs_grads
raise NotImplementedError
class Optimizer(object): # 优化器基类
def __init__(self, init_lr, model):
"""
优化器类初始化
"""
# 初始化学习率，用于参数更新的计算
self.init_lr = init_lr
# 指定优化器需要优化的模型
self.model = model
def step(self):
"""
定义每次迭代如何更新参数
"""
pass
class SimpleBatchGD(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model):
super(SimpleBatchGD, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
def step(self):
# 参数更新
if isinstance(self.model.params, dict):
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key] = self.model.params[key] - self.init_lr * self.model.grads[key]
class Adagrad(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, epsilon):
"""
Adagrad 优化器初始化
输入：
- init_lr： 初始学习率 - model：模型，model.params存储模型参数值 - epsilon：保持数值稳定性而设置的非常小的常数
"""
super(Adagrad, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.G = {}
for key in self.model.params.keys():
self.G[key] = 0
self.epsilon = epsilon
def adagrad(self, x, gradient_x, G, init_lr):
"""
adagrad算法更新参数，G为参数梯度平方的累计值。
"""
G += gradient_x ** 2
x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
return x, G
def step(self):
"""
参数更新
"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key] = self.adagrad(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.init_lr)
class RMSprop(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, beta, epsilon):
"""
RMSprop优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- beta：衰减率
- epsilon：保持数值稳定性而设置的常数
"""
super(RMSprop, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.G = {}
for key in self.model.params.keys():
self.G[key] = 0
self.beta = beta
self.epsilon = epsilon
def rmsprop(self, x, gradient_x, G, init_lr):
"""
rmsprop算法更新参数，G为迭代梯度平方的加权移动平均
"""
G = self.beta * G + (1 - self.beta) * gradient_x ** 2
x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
return x, G
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key] = self.rmsprop(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.init_lr)
class Momentum(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, rho):
"""
Momentum优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- rho：动量因子
"""
super(Momentum, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.delta_x = {}
for key in self.model.params.keys():
self.delta_x[key] = 0
self.rho = rho
def momentum(self, x, gradient_x, delta_x, init_lr):
"""
momentum算法更新参数，delta_x为梯度的加权移动平均
"""
delta_x = self.rho * delta_x - init_lr * gradient_x
x += delta_x
return x, delta_x
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.delta_x[key] = self.momentum(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.delta_x[key],
self.init_lr)
class Adam(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, beta1, beta2, epsilon):
"""
Adam优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- beta1, beta2：移动平均的衰减率
- epsilon：保持数值稳定性而设置的常数
"""
super(Adam, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.beta1 = beta1
self.beta2 = beta2
self.epsilon = epsilon
self.M, self.G = {}, {}
for key in self.model.params.keys():
self.M[key] = 0
self.G[key] = 0
self.t = 1
def adam(self, x, gradient_x, G, M, t, init_lr):
"""
adam算法更新参数
输入：
- x：参数
- G：梯度平方的加权移动平均
- M：梯度的加权移动平均
- t：迭代次数
- init_lr：初始学习率
"""
M = self.beta1 * M + (1 - self.beta1) * gradient_x
G = self.beta2 * G + (1 - self.beta2) * gradient_x ** 2
M_hat = M / (1 - self.beta1 ** t)
G_hat = G / (1 - self.beta2 ** t)
t += 1
x -= init_lr / torch.sqrt(G_hat + self.epsilon) * M_hat
return x, G, M, t
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key], self.M[key], self.t = self.adam(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.M[key],
self.t,
self.init_lr)
class OptimizedFunction3D(Op):
def __init__(self):
super(OptimizedFunction3D, self).__init__()
self.params = {'x': 0}
self.grads = {'x': 0}
def forward(self, x):
self.params['x'] = x
return - x[0] * x[0] / 2 + x[1] * x[1] / 1 # x[0] ** 2 + x[1] ** 2 + x[1] ** 3 + x[0] * x[1]
def backward(self):
x = self.params['x']
gradient1 = - 2 * x[0] / 2
gradient2 = 2 * x[1] / 1
grad1 = torch.Tensor([gradient1])
grad2 = torch.Tensor([gradient2])
self.grads['x'] = torch.cat([grad1, grad2])
class Visualization3D(animation.FuncAnimation):
""" 绘制动态图像，可视化参数更新轨迹 """
def __init__(self, *xy_values, z_values, labels=[], colors=[], fig, ax, interval=100, blit=True, **kwargs):
"""
初始化3d可视化类
输入：
xy_values：三维中x,y维度的值
z_values：三维中z维度的值
labels：每个参数更新轨迹的标签
colors：每个轨迹的颜色
interval：帧之间的延迟（以毫秒为单位）
blit：是否优化绘图
"""
self.fig = fig
self.ax = ax
self.xy_values = xy_values
self.z_values = z_values
frames = max(xy_value.shape[0] for xy_value in xy_values)
# , marker = 'o'
self.lines = [ax.plot([], [], [], label=label, color=color, lw=2)[0]
for _, label, color in zip_longest(xy_values, labels, colors)]
print(self.lines)
super(Visualization3D, self).__init__(fig, self.animate, init_func=self.init_animation, frames=frames,
interval=interval, blit=blit, **kwargs)
def init_animation(self):
# 数值初始化
for line in self.lines:
line.set_data([], [])
# line.set_3d_properties(np.asarray([])) # 源程序中有这一行，加上会报错。 Edit by David 2022.12.4
return self.lines
def animate(self, i):
# 将x,y,z三个数据传入，绘制三维图像
for line, xy_value, z_value in zip(self.lines, self.xy_values, self.z_values):
line.set_data(xy_value[:i, 0], xy_value[:i, 1])
line.set_3d_properties(z_value[:i])
return self.lines
def train_f(model, optimizer, x_init, epoch):
x = x_init
all_x = []
losses = []
for i in range(epoch):
all_x.append(copy.deepcopy(x.numpy())) # 浅拷贝 改为 深拷贝, 否则List的原值会被改变。 Edit by David 2022.12.4.
loss = model(x)
losses.append(loss)
model.backward()
optimizer.step()
x = model.params['x']
return torch.Tensor(np.array(all_x)), losses
# 构建5个模型，分别配备不同的优化器
model1 = OptimizedFunction3D()
opt_gd = SimpleBatchGD(init_lr=0.05, model=model1)
model2 = OptimizedFunction3D()
opt_adagrad = Adagrad(init_lr=0.05, model=model2, epsilon=1e-7)
model3 = OptimizedFunction3D()
opt_rmsprop = RMSprop(init_lr=0.05, model=model3, beta=0.9, epsilon=1e-7)
model4 = OptimizedFunction3D()
opt_momentum = Momentum(init_lr=0.05, model=model4, rho=0.9)
model5 = OptimizedFunction3D()
opt_adam = Adam(init_lr=0.05, model=model5, beta1=0.9, beta2=0.99, epsilon=1e-7)
models = [model5, model2, model3, model4, model1]
opts = [opt_adam, opt_adagrad, opt_rmsprop, opt_momentum, opt_gd]
x_all_opts = []
z_all_opts = []
# 使用不同优化器训练
for model, opt in zip(models, opts):
x_init = torch.FloatTensor([0.00001, 0.5])
x_one_opt, z_one_opt = train_f(model, opt, x_init, 100) # epoch
# 保存参数值
x_all_opts.append(x_one_opt.numpy())
z_all_opts.append(np.squeeze(z_one_opt))
# 使用numpy.meshgrid生成x1,x2矩阵，矩阵的每一行为[-3, 3]，以0.1为间隔的数值
x1 = np.arange(-1, 2, 0.01)
x2 = np.arange(-1, 1, 0.05)
x1, x2 = np.meshgrid(x1, x2)
init_x = torch.Tensor(np.array([x1, x2]))
model = OptimizedFunction3D()
# 绘制 f_3d函数 的 三维图像
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
X = init_x[0].numpy()
Y = init_x[1].numpy()
Z = model(init_x).numpy() # 改为 model(init_x).numpy() David 2022.12.4
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, edgecolor='grey', cmap=cm.coolwarm)
# fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=1)
ax.set_zlim(-3, 2)
ax.set_xlabel('x1')
ax.set_ylabel('x2')
ax.set_zlabel('f(x1,x2)')
labels = ['Adam', 'AdaGrad', 'RMSprop', 'Momentum', 'SGD']
colors = ['#8B0000', '#0000FF', '#000000', '#008B00', '#FF0000']
animator = Visualization3D(*x_all_opts, z_values=z_all_opts, labels=labels, colors=colors, fig=fig, ax=ax)
ax.legend(loc='upper right')
plt.show()
# animator.save('animation.gif') # 效果不好，估计被挡住了…… 有待进一步提高 Edit by David 2022.12.4 
小球型：
import torch
import numpy as np
import copy
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
from itertools import zip_longest
from matplotlib import cm
class Op(object):
def __init__(self):
pass
def __call__(self, inputs):
return self.forward(inputs)
# 输入：张量inputs
# 输出：张量outputs
def forward(self, inputs):
# return outputs
raise NotImplementedError
# 输入：最终输出对outputs的梯度outputs_grads
# 输出：最终输出对inputs的梯度inputs_grads
def backward(self, outputs_grads):
# return inputs_grads
raise NotImplementedError
class Optimizer(object): # 优化器基类
def __init__(self, init_lr, model):
"""
优化器类初始化
"""
# 初始化学习率，用于参数更新的计算
self.init_lr = init_lr
# 指定优化器需要优化的模型
self.model = model
def step(self):
"""
定义每次迭代如何更新参数
"""
pass
class SimpleBatchGD(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model):
super(SimpleBatchGD, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
def step(self):
# 参数更新
if isinstance(self.model.params, dict):
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key] = self.model.params[key] - self.init_lr * self.model.grads[key]
class Adagrad(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, epsilon):
"""
Adagrad 优化器初始化
输入：
- init_lr： 初始学习率 - model：模型，model.params存储模型参数值 - epsilon：保持数值稳定性而设置的非常小的常数
"""
super(Adagrad, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.G = {}
for key in self.model.params.keys():
self.G[key] = 0
self.epsilon = epsilon
def adagrad(self, x, gradient_x, G, init_lr):
"""
adagrad算法更新参数，G为参数梯度平方的累计值。
"""
G += gradient_x ** 2
x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
return x, G
def step(self):
"""
参数更新
"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key] = self.adagrad(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.init_lr)
class RMSprop(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, beta, epsilon):
"""
RMSprop优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- beta：衰减率
- epsilon：保持数值稳定性而设置的常数
"""
super(RMSprop, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.G = {}
for key in self.model.params.keys():
self.G[key] = 0
self.beta = beta
self.epsilon = epsilon
def rmsprop(self, x, gradient_x, G, init_lr):
"""
rmsprop算法更新参数，G为迭代梯度平方的加权移动平均
"""
G = self.beta * G + (1 - self.beta) * gradient_x ** 2
x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
return x, G
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key] = self.rmsprop(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.init_lr)
class Momentum(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, rho):
"""
Momentum优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- rho：动量因子
"""
super(Momentum, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.delta_x = {}
for key in self.model.params.keys():
self.delta_x[key] = 0
self.rho = rho
def momentum(self, x, gradient_x, delta_x, init_lr):
"""
momentum算法更新参数，delta_x为梯度的加权移动平均
"""
delta_x = self.rho * delta_x - init_lr * gradient_x
x += delta_x
return x, delta_x
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.delta_x[key] = self.momentum(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.delta_x[key],
self.init_lr)
class Adam(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, beta1, beta2, epsilon):
"""
Adam优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- beta1, beta2：移动平均的衰减率
- epsilon：保持数值稳定性而设置的常数
"""
super(Adam, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.beta1 = beta1
self.beta2 = beta2
self.epsilon = epsilon
self.M, self.G = {}, {}
for key in self.model.params.keys():
self.M[key] = 0
self.G[key] = 0
self.t = 1
def adam(self, x, gradient_x, G, M, t, init_lr):
"""
adam算法更新参数
输入：
- x：参数
- G：梯度平方的加权移动平均
- M：梯度的加权移动平均
- t：迭代次数
- init_lr：初始学习率
"""
M = self.beta1 * M + (1 - self.beta1) * gradient_x
G = self.beta2 * G + (1 - self.beta2) * gradient_x ** 2
M_hat = M / (1 - self.beta1 ** t)
G_hat = G / (1 - self.beta2 ** t)
t += 1
x -= init_lr / torch.sqrt(G_hat + self.epsilon) * M_hat
return x, G, M, t
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key], self.M[key], self.t = self.adam(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.M[key],
self.t,
self.init_lr)
class OptimizedFunction3D(Op):
def __init__(self):
super(OptimizedFunction3D, self).__init__()
self.params = {'x': 0}
self.grads = {'x': 0}
def forward(self, x):
self.params['x'] = x
return - x[0] * x[0] / 2 + x[1] * x[1] / 1 # x[0] ** 2 + x[1] ** 2 + x[1] ** 3 + x[0] * x[1]
def backward(self):
x = self.params['x']
gradient1 = - 2 * x[0] / 2
gradient2 = 2 * x[1] / 1
grad1 = torch.Tensor([gradient1])
grad2 = torch.Tensor([gradient2])
self.grads['x'] = torch.cat([grad1, grad2])
class Visualization3D(animation.FuncAnimation):
""" 绘制动态图像，可视化参数更新轨迹 """
def __init__(self, *xy_values, z_values, labels=[], colors=[], fig, ax, interval=100, blit=True, **kwargs):
"""
初始化3d可视化类
输入：
xy_values：三维中x,y维度的值
z_values：三维中z维度的值
labels：每个参数更新轨迹的标签
colors：每个轨迹的颜色
interval：帧之间的延迟（以毫秒为单位）
blit：是否优化绘图
"""
self.fig = fig
self.ax = ax
self.xy_values = xy_values
self.z_values = z_values
frames = max(xy_value.shape[0] for xy_value in xy_values)
self.lines = [ax.plot([], [], [], label=label, color=color, lw=2)[0]
for _, label, color in zip_longest(xy_values, labels, colors)]
self.points = [ax.plot([], [], [], color=color, lw=2, marker='o')[0]
for _, color in zip_longest(xy_values, colors)]
# print(self.lines)
super(Visualization3D, self).__init__(fig, self.animate, init_func=self.init_animation, frames=frames,
interval=interval, blit=blit, **kwargs)
def init_animation(self):
# 数值初始化
for line in self.lines:
line.set_data_3d([], [], [])
for point in self.points:
point.set_data_3d([], [], [])
return self.points
def animate(self, i):
# 将x,y,z三个数据传入，绘制三维图像
for line, xy_value, z_value in zip(self.lines, self.xy_values, self.z_values):
line.set_data_3d(xy_value[:i, 0], xy_value[:i, 1], z_value[:i])
for point, xy_value, z_value in zip(self.points, self.xy_values, self.z_values):
point.set_data_3d(xy_value[i, 0], xy_value[i, 1], z_value[i])
return self.points
def train_f(model, optimizer, x_init, epoch):
x = x_init
all_x = []
losses = []
for i in range(epoch):
all_x.append(copy.deepcopy(x.numpy())) # 浅拷贝 改为 深拷贝, 否则List的原值会被改变。 Edit by David 2022.12.4.
loss = model(x)
losses.append(loss)
model.backward()
optimizer.step()
x = model.params['x']
return torch.Tensor(np.array(all_x)), losses
# 构建5个模型，分别配备不同的优化器
model1 = OptimizedFunction3D()
opt_gd = SimpleBatchGD(init_lr=0.05, model=model1)
model2 = OptimizedFunction3D()
opt_adagrad = Adagrad(init_lr=0.05, model=model2, epsilon=1e-7)
model3 = OptimizedFunction3D()
opt_rmsprop = RMSprop(init_lr=0.05, model=model3, beta=0.9, epsilon=1e-7)
model4 = OptimizedFunction3D()
opt_momentum = Momentum(init_lr=0.05, model=model4, rho=0.9)
model5 = OptimizedFunction3D()
opt_adam = Adam(init_lr=0.05, model=model5, beta1=0.9, beta2=0.99, epsilon=1e-7)
models = [model5, model2, model3, model4, model1]
opts = [opt_adam, opt_adagrad, opt_rmsprop, opt_momentum, opt_gd]
x_all_opts = []
z_all_opts = []
# 使用不同优化器训练
for model, opt in zip(models, opts):
x_init = torch.FloatTensor([0.00001, 0.5])
x_one_opt, z_one_opt = train_f(model, opt, x_init, 100) # epoch
# 保存参数值
x_all_opts.append(x_one_opt.numpy())
z_all_opts.append(np.squeeze(z_one_opt))
# 使用numpy.meshgrid生成x1,x2矩阵，矩阵的每一行为[-3, 3]，以0.1为间隔的数值
x1 = np.arange(-1, 2, 0.01)
x2 = np.arange(-1, 1, 0.05)
x1, x2 = np.meshgrid(x1, x2)
init_x = torch.Tensor(np.array([x1, x2]))
model = OptimizedFunction3D()
# 绘制 f_3d函数 的 三维图像
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
X = init_x[0].numpy()
Y = init_x[1].numpy()
Z = model(init_x).numpy() # 改为 model(init_x).numpy() David 2022.12.4
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, edgecolor='grey', cmap=cm.coolwarm)
# fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=1)
ax.set_zlim(-3, 2)
ax.set_xlabel('x1')
ax.set_ylabel('x2')
ax.set_zlabel('f(x1,x2)')
labels = ['Adam', 'AdaGrad', 'RMSprop', 'Momentum', 'SGD']
colors = ['#8B0000', '#0000FF', '#000000', '#008B00', '#FF0000']
animator = Visualization3D(*x_all_opts, z_values=z_all_opts, labels=labels, colors=colors, fig=fig, ax=ax)
ax.legend(loc='upper right')
plt.show()
animator.save('animation.gif') # 效果不好，估计被挡住了…… 有待进一步提高 Edit by David 2022.12.4 
综合型：
import torch
import numpy as np
import copy
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
from itertools import zip_longest
from matplotlib import cm
class Op(object):
def __init__(self):
pass
def __call__(self, inputs):
return self.forward(inputs)
# 输入：张量inputs
# 输出：张量outputs
def forward(self, inputs):
# return outputs
raise NotImplementedError
# 输入：最终输出对outputs的梯度outputs_grads
# 输出：最终输出对inputs的梯度inputs_grads
def backward(self, outputs_grads):
# return inputs_grads
raise NotImplementedError
class Optimizer(object): # 优化器基类
def __init__(self, init_lr, model):
"""
优化器类初始化
"""
# 初始化学习率，用于参数更新的计算
self.init_lr = init_lr
# 指定优化器需要优化的模型
self.model = model
def step(self):
"""
定义每次迭代如何更新参数
"""
pass
class SimpleBatchGD(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model):
super(SimpleBatchGD, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
def step(self):
# 参数更新
if isinstance(self.model.params, dict):
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key] = self.model.params[key] - self.init_lr * self.model.grads[key]
class Adagrad(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, epsilon):
"""
Adagrad 优化器初始化
输入：
- init_lr： 初始学习率 - model：模型，model.params存储模型参数值 - epsilon：保持数值稳定性而设置的非常小的常数
"""
super(Adagrad, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.G = {}
for key in self.model.params.keys():
self.G[key] = 0
self.epsilon = epsilon
def adagrad(self, x, gradient_x, G, init_lr):
"""
adagrad算法更新参数，G为参数梯度平方的累计值。
"""
G += gradient_x ** 2
x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
return x, G
def step(self):
"""
参数更新
"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key] = self.adagrad(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.init_lr)
class RMSprop(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, beta, epsilon):
"""
RMSprop优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- beta：衰减率
- epsilon：保持数值稳定性而设置的常数
"""
super(RMSprop, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.G = {}
for key in self.model.params.keys():
self.G[key] = 0
self.beta = beta
self.epsilon = epsilon
def rmsprop(self, x, gradient_x, G, init_lr):
"""
rmsprop算法更新参数，G为迭代梯度平方的加权移动平均
"""
G = self.beta * G + (1 - self.beta) * gradient_x ** 2
x -= init_lr / torch.sqrt(G + self.epsilon) * gradient_x
return x, G
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key] = self.rmsprop(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.init_lr)
class Momentum(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, rho):
"""
Momentum优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- rho：动量因子
"""
super(Momentum, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.delta_x = {}
for key in self.model.params.keys():
self.delta_x[key] = 0
self.rho = rho
def momentum(self, x, gradient_x, delta_x, init_lr):
"""
momentum算法更新参数，delta_x为梯度的加权移动平均
"""
delta_x = self.rho * delta_x - init_lr * gradient_x
x += delta_x
return x, delta_x
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.delta_x[key] = self.momentum(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.delta_x[key],
self.init_lr)
class Adam(Optimizer):
def __init__(self, init_lr, model, beta1, beta2, epsilon):
"""
Adam优化器初始化
输入：
- init_lr：初始学习率
- model：模型，model.params存储模型参数值
- beta1, beta2：移动平均的衰减率
- epsilon：保持数值稳定性而设置的常数
"""
super(Adam, self).__init__(init_lr=init_lr, model=model)
self.beta1 = beta1
self.beta2 = beta2
self.epsilon = epsilon
self.M, self.G = {}, {}
for key in self.model.params.keys():
self.M[key] = 0
self.G[key] = 0
self.t = 1
def adam(self, x, gradient_x, G, M, t, init_lr):
"""
adam算法更新参数
输入：
- x：参数
- G：梯度平方的加权移动平均
- M：梯度的加权移动平均
- t：迭代次数
- init_lr：初始学习率
"""
M = self.beta1 * M + (1 - self.beta1) * gradient_x
G = self.beta2 * G + (1 - self.beta2) * gradient_x ** 2
M_hat = M / (1 - self.beta1 ** t)
G_hat = G / (1 - self.beta2 ** t)
t += 1
x -= init_lr / torch.sqrt(G_hat + self.epsilon) * M_hat
return x, G, M, t
def step(self):
"""参数更新"""
for key in self.model.params.keys():
self.model.params[key], self.G[key], self.M[key], self.t = self.adam(self.model.params[key],
self.model.grads[key],
self.G[key],
self.M[key],
self.t,
self.init_lr)
class OptimizedFunction3D(Op):
def __init__(self):
super(OptimizedFunction3D, self).__init__()
self.params = {'x': 0}
self.grads = {'x': 0}
def forward(self, x):
self.params['x'] = x
return - x[0] * x[0] / 2 + x[1] * x[1] / 1 # x[0] ** 2 + x[1] ** 2 + x[1] ** 3 + x[0] * x[1]
def backward(self):
x = self.params['x']
gradient1 = - 2 * x[0] / 2
gradient2 = 2 * x[1] / 1
grad1 = torch.Tensor([gradient1])
grad2 = torch.Tensor([gradient2])
self.grads['x'] = torch.cat([grad1, grad2])
class Visualization3D(animation.FuncAnimation):
""" 绘制动态图像，可视化参数更新轨迹 """
def __init__(self, *xy_values, z_values, labels=[], colors=[], fig, ax, interval=100, blit=True, **kwargs):
"""
初始化3d可视化类
输入：
xy_values：三维中x,y维度的值
z_values：三维中z维度的值
labels：每个参数更新轨迹的标签
colors：每个轨迹的颜色
interval：帧之间的延迟（以毫秒为单位）
blit：是否优化绘图
"""
self.fig = fig
self.ax = ax
self.xy_values = xy_values
self.z_values = z_values
frames = max(xy_value.shape[0] for xy_value in xy_values)
self.lines = [ax.plot([], [], [], label=label, color=color, lw=2)[0]
for _, label, color in zip_longest(xy_values, labels, colors)]
self.points = [ax.plot([], [], [], color=color, markeredgewidth =1, markeredgecolor='black', marker='o')[0]
for _,color in zip_longest(xy_values, colors)]
# print(self.lines)
super(Visualization3D, self).__init__(fig, self.animate, init_func=self.init_animation, frames=frames,
interval=interval, blit=blit, **kwargs)
def init_animation(self):
# 数值初始化
for line in self.lines:
line.set_data_3d([], [], [])
for point in self.points:
point.set_data_3d([], [], [])
return self.points + self.lines
def animate(self, i):
# 将x,y,z三个数据传入，绘制三维图像
for line, xy_value, z_value in zip(self.lines, self.xy_values, self.z_values):
line.set_data_3d(xy_value[:i, 0], xy_value[:i, 1], z_value[:i])
for point, xy_value, z_value in zip(self.points, self.xy_values, self.z_values):
point.set_data_3d(xy_value[i, 0], xy_value[i, 1], z_value[i])
return self.points + self.lines
def train_f(model, optimizer, x_init, epoch):
x = x_init
all_x = []
losses = []
for i in range(epoch):
all_x.append(copy.deepcopy(x.numpy())) # 浅拷贝 改为 深拷贝, 否则List的原值会被改变。 Edit by David 2022.12.4.
loss = model(x)
losses.append(loss)
model.backward()
optimizer.step()
x = model.params['x']
return torch.Tensor(np.array(all_x)), losses
# 构建5个模型，分别配备不同的优化器
model1 = OptimizedFunction3D()
opt_gd = SimpleBatchGD(init_lr=0.05, model=model1)
model2 = OptimizedFunction3D()
opt_adagrad = Adagrad(init_lr=0.05, model=model2, epsilon=1e-7)
model3 = OptimizedFunction3D()
opt_rmsprop = RMSprop(init_lr=0.05, model=model3, beta=0.9, epsilon=1e-7)
model4 = OptimizedFunction3D()
opt_momentum = Momentum(init_lr=0.05, model=model4, rho=0.9)
model5 = OptimizedFunction3D()
opt_adam = Adam(init_lr=0.05, model=model5, beta1=0.9, beta2=0.99, epsilon=1e-7)
models = [model5, model2, model3, model4, model1]
opts = [opt_adam, opt_adagrad, opt_rmsprop, opt_momentum, opt_gd]
x_all_opts = []
z_all_opts = []
# 使用不同优化器训练
for model, opt in zip(models, opts):
x_init = torch.FloatTensor([0.00001, 0.5])
x_one_opt, z_one_opt = train_f(model, opt, x_init, 100) # epoch
# 保存参数值
x_all_opts.append(x_one_opt.numpy())
z_all_opts.append(np.squeeze(z_one_opt))
# 使用numpy.meshgrid生成x1,x2矩阵，矩阵的每一行为[-3, 3]，以0.1为间隔的数值
x1 = np.arange(-1, 2, 0.01)
x2 = np.arange(-1, 1, 0.05)
x1, x2 = np.meshgrid(x1, x2)
init_x = torch.Tensor(np.array([x1, x2]))
model = OptimizedFunction3D()
# 绘制 f_3d函数 的 三维图像
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
X = init_x[0].numpy()
Y = init_x[1].numpy()
Z = model(init_x).numpy() # 改为 model(init_x).numpy() David 2022.12.4
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, edgecolor='grey', cmap=cm.coolwarm)
# fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=1)
ax.set_zlim(-3, 2)
ax.set_xlabel('x1')
ax.set_ylabel('x2')
ax.set_zlabel('f(x1,x2)')
labels = ['Adam', 'AdaGrad', 'RMSprop', 'Momentum', 'SGD']
colors = ['#8B0000', '#0000FF', '#000000', '#008B00', '#FF0000']
animator = Visualization3D(*x_all_opts, z_values=z_all_opts, labels=labels, colors=colors, fig=fig, ax=ax)
ax.legend(loc='upper right')
plt.show()
# animator.save('teaser' + '.gif', writer='imagemagick',fps=10) # 效果不好，估计被挡住了…… 有待进一步提高 Edit by David 2022.12.4
# save不好用，不费劲了，安装个软件做gif https://pc.qq.com/detail/13/detail_23913.html
总体来说都还可以就是小球那是真的不太行，有点模糊。
得出了一个和上文相反的运行结果，对于上文实验的平面是只有Momentum逃离鞍点，对于本节实验则只有Momentum溜的最慢，说明算法的优劣和所优化的平面有非常大的关系，对应到数据上，就是不同的数据分布所需要的优化算法是不同的，具体什么优化算法就得实验结果来说明了，实践是检验真理的唯一标准。
-
不同的优化算法对于损失函数的优化轨迹有着显著的影响。例如，SGD的轨迹比较随机，收敛速度相对较慢，而Adam的轨迹相对平滑，速度较快。
-
学习率 lr 对于优化算法的表现具有重要影响。过大的学习率可能导致震荡或者不稳定的收敛，而过小的学习率则会导致收敛速度过慢。因此，在实际应用中需要根据具体问题进行调整。
-
在实际问题中，可以根据问题的特点和数据的分布来选择合适的优化算法。例如，对于稀疏数据可以考虑使用AdaGrad算法，对于非平稳目标函数可以考虑使用RMSprop算法。
-
Adam算法综合了动量项和自适应学习率的特性，因此在很多情况下表现良好，但并不是适用于所有情况。在实际应用中，需要根据具体问题进行评估和选择。
通过这个实验，我们更加深入地了解了不同优化算法的特点和适用场景，这将有助于我们在实际问题中更加准确地选择和调整优化算法，从而提高模型的训练效果和收敛速度。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-774500.html
NNDL实验 优化算法3D轨迹 复现cs231经典动画_HBU_David的博客-CSDN博客文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-774500.html
到了这里，关于NNDL 作业13 优化算法3D可视化的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
