是否可以使用记录器将优化器使用的梯度规范保存为收敛标准，以便以后可视化?我回想起MDO课程的家庭作业，我们将在主要迭代上绘制梯度范数(参见下面的示例)。不好意思，这不是最漂亮的图可能应该用对数尺度)拥有这种能力将有助于呈现优化结果。
128D Rosenbrock最优性
我同时使用SciPy和PyOptSparse优化器。我试着在文档中找到一些东西，但是没有运气。
谢谢!
您正在寻找驱动程序的recording_options上的record_derivatives选项。默认情况下它是关闭的，但是打开它会导致对衍生品的每次调用都被保存到案例数据库中。一旦在数据库中，您可以通过检查case对象的derivatives属性来检索它。
查看衍生数据，包括绘制其范数值是有帮助的。然而，请记住，这个规范只有在无约束优化时才会趋于零。对于约束优化(不等式约束和平等约束)，您要最小化拉格日函数的导数。这包括目标梯度，也包括所有约束梯度和拉格朗日乘子。所以你不能总是期望客观梯度本身的范数趋于零。