收缩自编码器CAE数据降维 tensorflow程序

以下是使用TensorFlow实现收缩自编码器（CAE）进行数据降维的示例程序：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 定义网络参数
n_input = 784  # 输入维度
n_hidden = 256  # 隐层维度

# 定义输入占位符
X = tf.placeholder("float", [None, n_input])

# 定义编码器和解码器的权重和偏置变量
weights = {
    'encoder': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden])),
    'decoder': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_input]))
}
biases = {
    'encoder': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
    'decoder': tf.Variable(tf.random_normal([n_input]))
}

# 定义编码器和解码器
def encoder(x):
    # 编码器使用sigmoid激活函数
    layer = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(x, weights['encoder']), biases['encoder']))
    return layer

def decoder(x):
    # 解码器使用sigmoid激活函数
    layer = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(x, weights['decoder']), biases['decoder']))
    return layer

# 构建模型
encoder_op = encoder(X)
decoder_op = decoder(encoder_op)

# 定义损失函数和优化器
cost = tf.reduce_mean(tf.pow(X - decoder_op, 2))
optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    total_batch = int(mnist.train.num_examples/n_input)
    for epoch in range(30):
        for i in range(total_batch):
            batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(n_input)
            _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={X: batch_xs})
        print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=", "{:.9f}".format(c))
    print("Optimization Finished!")

    # 测试模型
    encoder_result = sess.run(encoder_op, feed_dict={X: mnist.test.images})
    plt.scatter(encoder_result[:, 0], encoder_result[:, 1], c=np.argmax(mnist.test.labels, axis=1))
    plt.colorbar()
    plt.show()

这个程序使用MNIST数据集进行训练和测试，通过收缩自编码器将784维的图像数据降到256维，并使用matplotlib库将降维后的结果可视化。