文章目录

前言

一、7.3 不同优化算法的比较分析

7.3.1 优化算法的实验设定

7.3.1.1 2D可视化实验

7.3.1.2 简单拟合实验

7.3.2 学习率调整 

7.3.2.1 AdaGrad算法

7.3.2.2 RMSprop算法 

7.3.3 梯度估计修正

7.3.3.1 动量法

7.3.3.2 Adam算法 

7.3.4 不同优化器的3D可视化对比 

二、【选做题】

三、深拷贝与浅拷贝(研究了好半天) 

总结

前言

   这次我还是写的很细，强烈建议先看看老师的博客，虽然我有点累，但是我相信都是值得的。

   最后，写的不太好，请老师和各位大佬多教教我。

一、7.3 不同优化算法的比较分析

除了批大小对模型收敛速度的影响外，学习率和梯度估计也是影响神经网络优化的重要因素。神经网络优化中常用的优化方法也主要是如下两方面的改进，包括：

• 学习率调整：主要通过自适应地调整学习率使得优化更稳定。这类算法主要有AdaGrad、RMSprop、AdaDelta算法等。
• 梯度估计修正：主要通过修正每次迭代时估计的梯度方向来加快收敛速度。这类算法主要有动量法、Nesterov加速梯度方法等。

除上述方法外，本节还会介绍综合学习率调整和梯度估计修正的优化算法，如Adam算法。

7.3.1 优化算法的实验设定

为了更好地对比不同的优化算法，我们准备两个实验：第一个是2D可视化实验。第二个是简单拟合实验。

首先介绍下这两个实验的任务设定。

7.3.1.1 2D可视化实验

为了更好地展示不同优化算法的能力对比，我们选择一个二维空间中的凸函数，然后用不同的优化算法来寻找最优解，并可视化梯度下降过程的轨迹。

被优化函数 选择Sphere函数作为被优化函数，并对比它们的优化效果。Sphere函数的定义为

其中x∈RD，x2表示逐元素平方。Sphere函数有全局的最优点x∗=0。

这里为了展示方便，我们使用二维的输入并略微修改Sphere函数，定义sphere(x)=w⊤x2，并根据梯度下降公式计算对x的偏导。

其中⊙表示逐元素积。

将被优化函数实现为OptimizedFunction算子，其forward方法是Sphere函数的前向计算，backward方法则计算被优化函数对x的偏导。代码实现如下：

# coding=gbk
from Op import Op
import  torch
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
 
 
class OptimizedFunction(Op):
    def __init__(self, w):
        super(OptimizedFunction, self).__init__()
        self.w = w
        self.params = {'x': 0}
        self.grads = {'x': 0}
 
    def forward(self, x):
        self.params['x'] = x
        return torch.matmul(self.w.T, torch.tensor(torch.square(self.params['x']),dtype=torch.float32))
 
    def backward(self):
        self.grads['x'] = 2 * torch.multiply(self.w.T, self.params['x'])

小批量梯度下降优化器 复用3.1.4.3节定义的梯度下降优化器SimpleBatchGD。按照梯度下降的梯度更新公式θt←θt−1−αgt进行梯度更新。

训练函数 定义一个简易的训练函数，记录梯度下降过程中每轮的参数x和损失。代码实现如下：

import copy
def train_f(model, optimizer, x_init, epoch):
    """
    训练函数
    输入：
        - model：被优化函数
        - optimizer：优化器
        - x_init：x初始值
        - epoch：训练回合数
    """
    x = x_init
    all_x = []
    losses = []
    for i in range(epoch):
        all_x.append(copy.copy(x.numpy()))
        loss = model(x)
        losses.append(loss)
        model.backward()
        optimizer.step()
        x = model.params['x']
        print(all_x)
    return torch.tensor(all_x), losses

可视化函数 定义一个Visualization类，用于绘制xx的更新轨迹。代码实现如下：

class Visualization(object):
    def __init__(self):
        """
        初始化可视化类
        """
        # 只画出参数x1和x2在区间[-5, 5]的曲线部分
        x1 = np.arange(-5, 5, 0.1)
        x2 = np.arange(-5, 5, 0.1)
        x1, x2 = np.meshgrid(x1, x2)
        self.init_x = torch.tensor([x1, x2])
 
    def plot_2d(self, model, x, fig_name):
        """
        可视化参数更新轨迹
        """
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
        cp = ax.contourf(self.init_x[0], self.init_x[1], model(self.init_x.transpose(0,1)), colors=['#e4007f', '#f19ec2', '#e86096', '#eb7aaa', '#f6c8dc', '#f5f5f5', '#000000'])
        c = ax.contour(self.init_x[0], self.init_x[1], model(self.init_x.transpose(0,1)), colors='black')
        cbar = fig.colorbar(cp)
        ax.plot(x[:, 0], x[:, 1], '-o', color='#000000')
        ax.plot(0, 'r*', markersize=18, color='#fefefe')
 
        ax.set_xlabel('$x1$')
        ax.set_ylabel('$x2$')
 
        ax.set_xlim((-2, 5))
        ax.set_ylim((-2, 5))
        plt.savefig(fig_name)

 定义train_and_plot_f函数，调用train_f和Visualization，训练模型并可视化参数更新轨迹。代码实现如下：

import numpy as np
 
def train_and_plot_f(model, optimizer, epoch, fig_name):
    """
    训练模型并可视化参数更新轨迹
    """
    # 设置x的初始值
    x_init = torch.tensor([3, 4], dtype=torch.float32)
    print('x1 initiate: {}, x2 initiate: {}'.format(x_init[0].numpy(), x_init[1].numpy()))
    x, losses = train_f(model, optimizer, x_init, epoch)
    print(x)
    losses = np.array(losses)
 
    # 展示x1、x2的更新轨迹
    vis = Visualization()
    vis.plot_2d(model, x, fig_name)

模型训练与可视化 指定Sphere函数中ww的值，实例化被优化函数，通过小批量梯度下降法更新参数，并可视化xx的更新轨迹。

from Op import SimpleBatchGD
 
# 固定随机种子
torch.manual_seed(0)
w = torch.tensor([0.2, 2])
model = OptimizedFunction(w)
opt = SimpleBatchGD(init_lr=0.2, model=model)
train_and_plot_f(model, opt, epoch=20, fig_name='opti-vis-para.pdf')

 运行结果为：

x1 initiate: 3.0, x2 initiate: 4.0

输出图中不同颜色代表f(x1,x2)的值，具体数值可以参考图右侧的对应表，比如深粉色区域代表f(x1,x2)在0～8之间，不同颜色间黑色的曲线是等值线，代表落在该线上的点对应的f(x1,x2)的值都相同。 

7.3.1.2 简单拟合实验

除了2D可视化实验外，我们还设计一个简单的拟合任务，然后对比不同的优化算法。

这里我们随机生成一组数据作为数据样本，再构建一个简单的单层前馈神经网络，用于前向计算。

数据集构建 通过paddle.randn随机生成一些训练数据XX，并根据一个预定义函数y=0.5×x1+0.8×x2+0.01×noise计算得到y，再将X和y拼接起来得到训练样本。代码实现如下：

# 固定随机种子
torch.manual_seed(0)
# 随机生成shape为（1000，2）的训练数据
X = torch.randn([1000, 2])
w = torch.tensor([0.5, 0.8])
w = torch.unsqueeze(w, dim=1)
noise = 0.01 * torch.rand([1000])
noise = torch.unsqueeze(noise, dim=1)
# 计算y
y = torch.matmul(X, w) + noise
# 打印X, y样本
print('X: ', X[0].numpy())
print('y: ', y[0].numpy())
 
# X，y组成训练样本数据
data = torch.concat((X, y), dim=1)
print('input data shape: ', data.shape)
print('data: ', data[0].numpy())

运行结果为：

X:  [-1.1258398 -1.1523602]
y:  [-1.4770346]
input data shape:  torch.Size([1000, 3])
data:  [-1.1258398 -1.1523602 -1.4770346] 

模型构建 定义单层前馈神经网络，X∈RN×D为网络输入, w∈RD是网络的权重矩阵，b∈R为偏置。 

其中K代表一个批次中的样本数量，D为单层网络的输入特征维度。

损失函数 使用均方误差作为训练时的损失函数，计算损失函数关于参数w和b的偏导数。定义均方误差损失函数的计算方法为

其中z(k)是网络对第k个样本的预测值。根据损失函数关于参数的偏导公式，得到L(⋅)对于参数w和b的偏导数，

定义Linear算子，实现一个线性层的前向和反向计算。代码实现如下：

class Linear(Op):
    def __init__(self, input_size, weight_init=torch.randn, bias_init=torch.zeros):
        super(Linear, self).__init__()
        self.params = {}
        self.params['W'] = weight_init(size=[input_size, 1])
        self.params['b'] = bias_init(size=[1])
        self.inputs = None
        self.grads = {}
 
    def forward(self, inputs):
        self.inputs = inputs
        self.outputs = torch.matmul(self.inputs, self.params['W']) + self.params['b']
        return self.outputs
 
    def backward(self, labels):
        K = self.inputs.shape[0]
        self.grads['W'] = 1. /K * torch.matmul(self.inputs.T, (self.outputs - labels))
        self.grads['b'] = 1. /K * torch.sum(self.outputs - labels, dim=0)

笔记

这里backward函数中实现的梯度并不是forward函数对应的梯度，而是最终损失关于参数的梯度．由于这里的梯度是手动计算的，所以直接给出了最终的梯度。

训练函数 在准备好样本数据和网络以后，复用优化器SimpleBatchGD类，使用小批量梯度下降来进行简单的拟合实验。

这里我们重新定义模型训练train函数。主要以下两点原因：

• 在一般的随机梯度下降中要在每回合迭代开始之前随机打乱训练数据的顺序，再按批大小进行分组。这里为了保证每次运行结果一致以便更好地对比不同的优化算法，这里不再随机打乱数据。
• 与RunnerV2中的训练函数相比，这里使用小批量梯度下降。而与RunnerV3中的训练函数相比，又通过继承优化器基类Optimizer实现不同的优化器。

模型训练train函数的代码实现如下：

def train(data, num_epochs, batch_size, model, calculate_loss, optimizer, verbose=False):
    """
    训练神经网络
    输入：
        - data：训练样本
        - num_epochs：训练回合数
        - batch_size：批大小
        - model：实例化的模型
        - calculate_loss：损失函数
        - optimizer：优化器
        - verbose：日志显示，默认为False
    输出：
        - iter_loss：每一次迭代的损失值
        - epoch_loss：每个回合的平均损失值
    """
    # 记录每个回合损失的变化
    epoch_loss = []
    # 记录每次迭代损失的变化
    iter_loss = []
    N = len(data)
    for epoch_id in range(num_epochs):
        # np.random.shuffle(data) #不再随机打乱数据
        # 将训练数据进行拆分，每个mini_batch包含batch_size条的数据
        mini_batches = [data[i:i+batch_size] for i in range(0, N, batch_size)]
        for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):
            # data中前两个分量为X
            inputs = mini_batch[:, :-1]
            # data中最后一个分量为y
            labels = mini_batch[:, -1:]
            # 前向计算
            outputs = model(inputs)
            # 计算损失
            loss = calculate_loss(outputs, labels).numpy()
            # 计算梯度
            model.backward(labels)
            # 梯度更新
            optimizer.step()
            iter_loss.append(loss)
        # verbose = True 则打印当前回合的损失
        if verbose:
            print('Epoch {:3d}, loss = {:.4f}'.format(epoch_id, np.mean(iter_loss)))
        epoch_loss.append(np.mean(iter_loss))
    return iter_loss, epoch_loss

优化过程可视化 定义plot_loss函数，用于绘制损失函数变化趋势。代码实现如下：

def plot_loss(iter_loss, epoch_loss, fig_name):
    """
    可视化损失函数的变化趋势
    """
    plt.figure(figsize=(10, 4))
    ax1 = plt.subplot(121)
    ax1.plot(iter_loss, color='#e4007f')
    plt.title('iteration loss')
    ax2 = plt.subplot(122)
    ax2.plot(epoch_loss, color='#f19ec2')
    plt.title('epoch loss')
    plt.savefig(fig_name)
    plt.show()

对于使用不同优化器的模型训练，保存每一个回合损失的更新情况，并绘制出损失函数的变化趋势，以此验证模型是否收敛。定义train_and_plot函数，调用train和plot_loss函数，训练并展示每个回合和每次迭代(Iteration)的损失变化情况。在模型训练时，使用paddle.nn.MSELoss()计算均方误差。代码实现如下：

import torch.nn as nn
def train_and_plot(optimizer, fig_name):
    """
    训练网络并画出损失函数的变化趋势
    输入：
        - optimizer：优化器
    """
    # 定义均方差损失
    mse = nn.MSELoss()
    iter_loss, epoch_loss = train(data, num_epochs=30, batch_size=64, model=model, calculate_loss=mse, optimizer=optimizer)
    plot_loss(iter_loss, epoch_loss, fig_name)

训练网络并可视化损失函数的变化趋势。代码实现如下：

# 固定随机种子
torch.manual_seed(0)
# 定义网络结构
model = Linear(2)
# 定义优化器
opt = SimpleBatchGD(init_lr=0.01, model=model)
train_and_plot(opt, 'opti-loss.pdf')

 运行结果为：

从输出结果看，loss在不断减小，模型逐渐收敛。

提醒
在本小节中，我们定义了两个实验：2D可视化实验和简单拟合实验。这两个实验会在本节介绍的所有优化算法中反复使用，以便进行对比。

与Pytorch API对比，验证正确性

分别实例化自定义SimpleBatchGD优化器和调用pytorch.optim.SGD API, 验证自定义优化器的正确性。

torch.manual_seed(0)
 
x = data[0, :-1].unsqueeze(0)
y = data[0, -1].unsqueeze(0)
 
model1 = Linear(2)
print('model1 parameter W: ', model1.params['W'].numpy())
opt1 = SimpleBatchGD(init_lr=0.01, model=model1)
output1 = model1(x)
 
model2 = nn.Linear(2, 1)
model2.weight=torch.nn.Parameter(torch.tensor(model1.params['W'].T))
print('model2 parameter W: ', model2.state_dict()['weight'].numpy())
output2 = model2(x)
 
model1.backward(y)
opt1.step()
print('model1 parameter W after train step: ', model1.params['W'].numpy())
 
opt2 = torch.optim.SGD(lr=0.01, params=model2.parameters())
loss = torch.nn.functional.mse_loss(output2, y) / 2
loss.backward()
opt2.step()
opt2.zero_grad()
print('model2 parameter W after train step: ', model2.state_dict()['weight'].numpy())

运行结果为：

model1 parameter W:  [[ 1.5409961]
 [-0.2934289]]
model2 parameter W:  [[ 1.5409961 -0.2934289]]
model1 parameter W after train step:  [[ 1.5418997 ]
 [-0.29250407]]

model2 parameter W after train step:  [[ 1.5417418 -0.2926655]] 

从输出结果看，在一次梯度更新后，两个模型的参数值保持一致，证明优化器实现正确。 

7.3.2 学习率调整 

学习率是神经网络优化时的重要超参数。在梯度下降法中，学习率αα的取值非常关键，如果取值过大就不会收敛，如果过小则收敛速度太慢。

常用的学习率调整方法包括如下几种方法：

• 学习率衰减：如分段常数衰减（Piecewise Constant Decay）、余弦衰减（Cosine Decay）等；
• 学习率预热：如逐渐预热(Gradual Warmup) 等；
• 周期性学习率调整：如循环学习率等；
• 自适应调整学习率的方法：如AdaGrad、RMSprop、AdaDelta等。自适应学习率方法可以针对每个参数设置不同的学习率。

下面我们来详细介绍AdaGrad和RMSprop算法。

7.3.2.1 AdaGrad算法

AdaGrad算法（Adaptive Gradient Algorithm，自适应梯度算法)是借鉴 ℓ2 正则化的思想，每次迭代时自适应地调整每个参数的学习率。在第tt次迭代时，先计算每个参数梯度平方的累计值。

其中⊙为按元素乘积，gτ∈R∣θ∣是第ττ次迭代时的梯度。

其中α是初始的学习率，ϵ是为了保持数值稳定性而设置的非常小的常数，一般取值e−7到e−10。此外，这里的开平方、除、加运算都是按元素进行的操作。

构建优化器 定义Adagrad类，继承Optimizer类。定义step函数调用adagrad进行参数更新。代码实现如下：

from Op import Optimizer
 
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)

 2D可视化实验 使用被优化函数展示Adagrad算法的参数更新轨迹。代码实现如下：

# 固定随机种子
torch.manual_seed(0)
w = torch.tensor([0.2, 2])
model = OptimizedFunction(w)
opt = Adagrad(init_lr=0.5, model=model, epsilon=1e-7)
train_and_plot_f(model, opt, epoch=50, fig_name='opti-vis-para2.pdf')

运行结果为：

x1 initiate: 3.0, x2 initiate: 4.0

从输出结果看，AdaGrad算法在前几个回合更新时参数更新幅度较大，随着回合数增加，学习率逐渐缩小，参数更新幅度逐渐缩小。在AdaGrad算法中，如果某个参数的偏导数累积比较大，其学习率相对较小。相反，如果其偏导数累积较小，其学习率相对较大。但整体随着迭代次数的增加，学习率逐渐缩小。该算法的缺点是在经过一定次数的迭代依然没有找到最优点时，由于这时的学习率已经非常小，很难再继续找到最优点。

简单拟合实验 训练单层线性网络，验证损失是否收敛。代码实现如下：

# 固定随机种子
torch.manual_seed(0)
# 定义网络结构
model = Linear(2)
# 定义优化器
opt = Adagrad(init_lr=0.1, model=model, epsilon=1e-7)
train_and_plot(opt, 'opti-loss2.pdf')

运行结果为：

7.3.2.2 RMSprop算法 

RMSprop算法是一种自适应学习率的方法，可以在有些情况下避免AdaGrad算法中学习率不断单调下降以至于过早衰减的缺点。

RMSprop算法首先计算每次迭代梯度平方g2t的加权移动平均

其中β为衰减率，一般取值为0.9。

RMSprop算法的参数更新差值为：

其中α是初始的学习率，比如0.001。RMSprop算法和AdaGrad算法的区别在于RMSprop算法中Gt的计算由累积方式变成了加权移动平均。在迭代过程中，每个参数的学习率并不是呈衰减趋势，既可以变小也可以变大。

构建优化器 定义RMSprop类，继承Optimizer类。定义step函数调用rmsprop更新参数。代码实现如下：

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)

2D可视化实验 使用被优化函数展示RMSprop算法的参数更新轨迹。代码实现如下：

# 固定随机种子
torch.manual_seed(0)
w = torch.tensor([0.2, 2])
model = OptimizedFunction(w)
opt = RMSprop(init_lr=0.1, model=model, beta=0.9, epsilon=1e-7)
train_and_plot_f(model, opt, epoch=50, fig_name='opti-vis-para3.pdf')

 运行结果为：

x1 initiate: 3.0, x2 initiate: 4.0

简单拟合实验 训练单层线性网络，进行简单的拟合实验。代码实现如下：

# 固定随机种子
torch.manual_seed(0)
# 定义网络结构
model = Linear(2)
# 定义优化器
opt = RMSprop(init_lr=0.1, model=model, beta=0.9, epsilon=1e-7)
train_and_plot(opt, 'opti-loss3.pdf')

 运行结果为：

7.3.3 梯度估计修正

除了调整学习率之外，还可以进行梯度估计修正。在小批量梯度下降法中，由于每次迭代的样本具有一定的随机性，因此每次迭代的梯度估计和整个训练集上的最优梯度并不一致。如果每次选取样本数量比较小，损失会呈振荡的方式下降。

一种有效地缓解梯度估计随机性的方式是通过使用最近一段时间内的平均梯度来代替当前时刻的随机梯度来作为参数更新的方向，从而提高优化速度。

7.3.3.1 动量法

动量法（Momentum Method）是用之前积累动量来替代真正的梯度。每次迭代的梯度可以看作加速度。

在第tt次迭代时，计算负梯度的“加权移动平均”作为参数的更新方向，

其中ρ为动量因子，通常设为0.9，α为学习率。

这样，每个参数的实际更新差值取决于最近一段时间内梯度的加权平均值。当某个参数在最近一段时间内的梯度方向不一致时，其真实的参数更新幅度变小。相反，当某个参数在最近一段时间内的梯度方向都一致时，其真实的参数更新幅度变大，起到加速作用。一般而言，在迭代初期，梯度方向都比较一致，动量法会起到加速作用，可以更快地到达最优点。在迭代后期，梯度方向会不一致，在收敛值附近振荡，动量法会起到减速作用，增加稳定性。从某种角度来说，当前梯度叠加上部分的上次梯度，一定程度上可以近似看作二阶梯度。

构建优化器 定义Momentum类，继承Optimizer类。定义step函数调用momentum进行参数更新。代码实现如下：

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)

 2D可视化实验 使用被优化函数展示Momentum算法的参数更新轨迹。

# 固定随机种子
torch.manual_seed(0)
w = torch.tensor([0.2, 2])
model = OptimizedFunction(w)
opt = Momentum(init_lr=0.01, model=model, rho=0.9)
train_and_plot_f(model, opt, epoch=50, fig_name='opti-vis-para4.pdf')

运行结果为：

x1 initiate: 3.0, x2 initiate: 4.0

从输出结果看，在模型训练初期，梯度方向比较一致，参数更新幅度逐渐增大，起加速作用；在迭代后期，参数更新幅度减小，在收敛值附近振荡。

简单拟合实验 训练单层线性网络，进行简单的拟合实验。代码实现如下：

# 固定随机种子
torch.manual_seed(0)
 
# 定义网络结构
model = Linear(2)
# 定义优化器
opt = Momentum(init_lr=0.01, model=model, rho=0.9)
train_and_plot(opt, 'opti-loss4.pdf')

运行结果为：

7.3.3.2 Adam算法 

Adam算法（Adaptive Moment Estimation Algorithm，自适应矩估计算法）可以看作动量法和RMSprop算法的结合，不但使用动量作为参数更新方向，而且可以自适应调整学习率。

Adam算法一方面计算梯度平方g2t的加权移动平均（和RMSprop算法类似），另一方面计算梯度gt的加权移动平均（和动量法类似）。

其中β1和β2分别为两个移动平均的衰减率，通常取值为β1=0.9,β2=0.99。我们可以把Mt和Gt分别看作梯度的均值(一阶矩)和未减去均值的方差(二阶矩)。

假设M0=0,G0=0，那么在迭代初期Mt和Gt的值会比真实的均值和方差要小。特别是当β1和β2都接近于1时，偏差会很大。因此，需要对偏差进行修正。

Adam算法的参数更新差值为

其中学习率α通常设为0.001，并且也可以进行衰减，比如at=a0t√at=a0t。

构建优化器 定义Adam类，继承Optimizer类。定义step函数调用adam函数更新参数。代码实现如下：

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)

 2D可视化实验 使用被优化函数展示Adam算法的参数更新轨迹。代码实现如下：

# 固定随机种子
torch.manual_seed(0)
w = torch.tensor([0.2, 2])
model = OptimizedFunction(w)
opt = Adam(init_lr=0.2, model=model, beta1=0.9, beta2=0.99, epsilon=1e-7)
train_and_plot_f(model, opt, epoch=20, fig_name='opti-vis-para5.pdf')

运行结果为： 

 x1 initiate: 3.0, x2 initiate: 4.0

从输出结果看，Adam算法可以自适应调整学习率，参数更新更加平稳。

简单拟合实验 训练单层线性网络，进行简单的拟合实验。代码实现如下：

# 固定随机种子
torch.manual_seed(0)
# 定义网络结构
model = Linear(2)
# 定义优化器
opt = Adam(init_lr=0.1, model=model, beta1=0.9, beta2=0.99, epsilon=1e-7)
train_and_plot(opt, 'opti-loss5.pdf')

 运行结果为：

7.3.4 不同优化器的3D可视化对比 

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

运行结果为：

从输出结果看，对于我们构建的函数，有些优化器如Momentum在参数更新时成功逃离鞍点，其他优化器在本次实验中收敛到鞍点处没有成功逃离。但这并不证明Momentum优化器是最好的优化器，在模型训练时使用哪种优化器，还要结合具体的场景和数据具体分析。

二、【选做题】

1. 编程实现下面的动画
2. 在动画中增加Adam
3. 分析解释这个动画

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

运行结果为：

三、深拷贝与浅拷贝(研究了好半天) 

先说一下遇到了啥问题，

除了第一个图像，其余的图像都没有轨迹

会发现和我上边一样，每次它都会覆盖了前边，然后具体的就是因为深拷贝与浅拷贝的问题，其实就是地址上的问题，解决方法老师也给出来了，我还研究了半天，我是fw。 

 这样改就解决了，主要说一下深拷贝和浅拷贝。

首先深拷贝和浅拷贝都是对象的拷贝，都会生成一个看起来相同的对象，他们本质的区别是拷贝出来的对象的地址是否和原对象一样
(1)、深拷贝：拷贝了一份与原对象不同地址的对象，修改对象中的任何值，都不会改变深拷贝的对象的值。
(2)、浅拷贝：对原对象值的拷贝，地址仍然指向原对象的地址，原对象的值发生变化，拷贝对象的值也会随着改变。
(3)、深拷贝和浅拷贝需要注意的地方是：可变元素的拷贝
在浅拷贝时，拷贝出来的新对象的地址和原对象是不一样的，但是新对象里面的可变元素（如列表）的地址和原对象里的地址是相同的。也就是说浅拷贝它拷贝的是浅层次的数据结构（不可变元素），对象里的可变元素作为深层次的数据结构并没有被拷贝到新地址里面去，而是和原对象里的指向同一个地址。

浅拷贝和深拷贝的区别

浅拷贝最多拷贝对象的一层

深拷贝可能是拷贝对象的多层

总结

浅拷贝使用copy.copy()函数

深拷贝使用copy.deepcopy()函数

不管是给对象进行深拷贝还是浅拷贝，只要拷贝成功就会开辟新的内存空间存储拷贝对象。

浅拷贝和深拷贝的区别：浅拷贝最多拷贝对象的一层，深拷贝可能拷贝对象的多层

总结

      首先，这次学到很多，由于没看老师发的博客，有点累，但是我相信都是值得的。

      其次，这次画了画轨迹真的感觉，明白了好多，这个真的有感觉理解了好多。

      其次，这次明白了深拷贝和前拷贝，以前没有注意过的现象，通过这次实验理解一下。

      其次，看一遍实现之后，感觉对算法，又有了新的理解。

      最后，当然是谢谢老师，谢谢老师在学习和生活上的关心(哈哈哈)。