Optimizer 优化器

要点

这节内容主要是用 Torch 实践这个优化器动画简介中起到的几种优化器, 这几种优化器具体的优势不会在这个节内容中说了, 所以想快速了解的话, 上面的那个动画链接是很好的去处.

下图就是这节内容对比各种优化器的效果:

伪数据

为了对比各种优化器的效果, 我们需要有一些数据, 今天我们还是自己编一些伪数据, 这批数据是这样的:

import torch
import torch.utils.data as Data
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plttorch.manual_seed(1)    # reproducibleLR = 0.01
BATCH_SIZE = 32
EPOCH = 12# fake dataset
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 1000), dim=1)
y = x.pow(2) + 0.1*torch.normal(torch.zeros(*x.size()))# plot dataset
plt.scatter(x.numpy(), y.numpy())
plt.show()# 使用上节内容提到的 data loader
torch_dataset = Data.TensorDataset(x, y)
loader = Data.DataLoader(dataset=torch_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=2,)

每个优化器优化一个神经网络

为了对比每一种优化器, 我们给他们各自创建一个神经网络, 但这个神经网络都来自同一个 Net 形式.

# 默认的 network 形式
class Net(torch.nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.hidden = torch.nn.Linear(1, 20)   # hidden layerself.predict = torch.nn.Linear(20, 1)   # output layerdef forward(self, x):x = F.relu(self.hidden(x))      # activation function for hidden layerx = self.predict(x)             # linear outputreturn x# 为每个优化器创建一个 net
net_SGD         = Net()
net_Momentum    = Net()
net_RMSprop     = Net()
net_Adam        = Net()
nets = [net_SGD, net_Momentum, net_RMSprop, net_Adam]

优化器 Optimizer

接下来在创建不同的优化器, 用来训练不同的网络. 并创建一个 loss_func 用来计算误差. 我们用几种常见的优化器, SGD, Momentum, RMSprop, Adam.

# different optimizers
opt_SGD         = torch.optim.SGD(net_SGD.parameters(), lr=LR)
opt_Momentum    = torch.optim.SGD(net_Momentum.parameters(), lr=LR, momentum=0.8)
opt_RMSprop     = torch.optim.RMSprop(net_RMSprop.parameters(), lr=LR, alpha=0.9)
opt_Adam        = torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(), lr=LR, betas=(0.9, 0.99))
optimizers = [opt_SGD, opt_Momentum, opt_RMSprop, opt_Adam]loss_func = torch.nn.MSELoss()
losses_his = [[], [], [], []]   # 记录 training 时不同神经网络的 loss

训练/出图

接下来训练和 loss 画图.

for epoch in range(EPOCH):print('Epoch: ', epoch)for step, (b_x, b_y) in enumerate(loader):# 对每个优化器, 优化属于他的神经网络for net, opt, l_his in zip(nets, optimizers, losses_his):output = net(b_x)              # get output for every netloss = loss_func(output, b_y)  # compute loss for every netopt.zero_grad()                # clear gradients for next trainloss.backward()                # backpropagation, compute gradientsopt.step()                     # apply gradientsl_his.append(loss.data.numpy())     # loss recoder

SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则. 后面的 RMSprop 又是 Momentum 的升级版. 而 Adam 又是 RMSprop 的升级版. 不过从这个结果中我们看到, Adam 的效果似乎比 RMSprop 要差一点. 所以说并不是越先进的优化器, 结果越佳. 我们在自己的试验中可以尝试不同的优化器, 找到那个最适合你数据/网络的优化器.

所以这也就是在我 github 代码中的每一步的意义啦.