用pytorch写一个t-sne对cnn逐层可视化的代码

好的，以下是一个使用PyTorch实现CNN逐层可视化的代码示例。其中包含了TSNE的实现，以及如何获取CNN模型不同层的特征。

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

# 加载数据集
transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.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CNN模型
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()
net.load_state_dict(torch.load('mnist_cnn.pt'))

# 获取CNN模型不同层的特征
def get_feature_maps(x, net):
    feature_maps = []
    x = net.conv1(x)
    feature_maps.append(x)
    x = net.pool(torch.nn.functional.relu(x))
    x = net.conv2(x)
    feature_maps.append(x)
    x = net.pool(torch.nn.functional.relu(x))
    x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
    x = net.fc1(x)
    feature_maps.append(x)
    x = net.fc2(torch.nn.functional.relu(x))
    feature_maps.append(x)
    x = net.fc3(torch.nn.functional.relu(x))
    feature_maps.append(x)
    return feature_maps

# 使用TSNE进行可视化
def tsne_visualization(feature_maps):
    tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
    feature_maps = feature_maps.reshape(feature_maps.shape[0], -1)
    feature_maps_tsne = tsne.fit_transform(feature_maps)
    plt.scatter(feature_maps_tsne[:, 0], feature_maps_tsne[:, 1])
    plt.show()

# 可视化不同层的特征
for i, (images, labels) in enumerate(trainloader, 0):
    feature_maps = get_feature_maps(images, net)
    for j in range(len(feature_maps)):
        tsne_visualization(feature_maps[j].detach().numpy())
    break

上述代码中，我们首先加载了MNIST数据集和CNN模型，然后定义了一个函数`get_feature_maps`来获取CNN模型不同层的特征，接着定义了一个函数`tsne_visualization`来对这些特征进行TSNE可视化。最后，在训练集中选择了一批图像，并对其不同层的特征进行了可视化。

需要注意的是，由于TSNE的计算复杂度较高，因此对于大规模的数据集或者特征，计算时间会比较长。此外，由于TSNE是一种随机算法，因此每次运行的结果可能会有所不同。