假设有五种类别的数据，如何提取出卷积神经网络中的高维特征，使用这些高维特征数据进行T-sne可视化，能够形成明显的聚类结果，给出基于pytorch的代码

要提取出卷积神经网络中的高维特征，可以使用卷积层或全连接层的输出。我们可以在模型的前几层添加卷积层并使用它们的输出来进行特征提取。下面是一个简单的PyTorch代码示例，用于提取数据集中每个图像的高维特征，并将这些特征用于T-SNE可视化：

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(28),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)

# 加载模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
model.eval()

# 定义特征提取函数
def get_features(x):
    x = model.conv1(x)
    x = model.bn1(x)
    x = model.relu(x)
    x = model.maxpool(x)
    x = model.layer1(x)
    x = model.layer2(x)
    x = model.layer3(x)
    x = model.layer4(x)
    x = model.avgpool(x)
    features = torch.flatten(x, 1)
    return features

# 提取每个图像的特征向量
features_list = []
labels_list = []
with torch.no_grad():
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        features = get_features(inputs)
        features_list.append(features)
        labels_list.append(labels)
features = torch.cat(features_list, dim=0)
labels = torch.cat(labels_list, dim=0)

# 使用T-SNE进行可视化
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, learning_rate=200)
features_tsne = tsne.fit_transform(features)

# 绘制T-SNE可视化结果
plt.scatter(features_tsne[:, 0], features_tsne[:, 1], c=labels.numpy(), cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()

在这个示例中，我们使用了ResNet-18模型来提取图像的高维特征。我们在模型的前几层添加了卷积层，并使用这些层的输出来构建特征向量。然后，我们使用T-SNE算法将这些特征向量降维到二维空间，并使用matplotlib库绘制了可视化结果。