写一个画MNIST数据集的TSNE图的程序

可以使用scikit-learn库中的TSNE类来实现这个功能，示例代码如下：

from sklearn.manifold import TSNE
import numpy as np

# 加载MNIST数据集
mnist_data = np.load('mnist.npy')

# 将MNIST数据集转换为TSNE图
tsne = TSNE(n_components=2)
tsne_result = tsne.fit_transform(mnist_data)

# 绘制TSNE图
plt.scatter(tsne_result[:, 0], tsne_result[:, 1])
plt.show()

相关问题

用tensorflow写一个对mnist数据集进行分类的程序

好的，以下是一个使用 TensorFlow 对 MNIST 数据集进行分类的程序：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 加载 MNIST 数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 创建输入占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

# 创建权重和偏置变量
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

# 创建模型
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 创建损失函数
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

# 创建优化器
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 创建会话并初始化变量
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()

# 训练模型
for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

# 测试模型
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

这个程序使用了 TensorFlow 的高级 API，可以在几十行代码内实现 MNIST 分类。

用代码写一个调用MNIST数据集的实例

以下是一个使用 PyTorch 加载 MNIST 数据集的示例代码：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据预处理操作，将图像转换为张量并进行归一化
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

# 加载训练集
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

# 加载测试集
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

首先，我们使用 `torchvision.transforms` 中的 `Compose` 函数定义了数据预处理操作，将图像转换为张量并进行归一化。然后，使用 `torchvision.datasets.MNIST` 加载训练集和测试集，并使用 `torch.utils.data.DataLoader` 创建数据加载器，指定 batch size 和是否打乱数据顺序。最终，我们可以使用 `trainloader` 和 `testloader` 对 MNIST 数据集进行训练和测试。