卷积神经网络tsne可视化过程代码

以下是一个基于Python和TensorFlow的卷积神经网络TSNE可视化过程的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据集预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28*28)
x_test = x_test.reshape(-1, 28*28)
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

# 构建卷积神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Reshape(input_shape=(28*28,), target_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.5),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 提取模型的卷积层特征
conv_layer_model = tf.keras.models.Model(inputs=model.input, outputs=model.layers[1].output)
conv_output = conv_layer_model.predict(x_test)

# 将特征降维为2维并进行可视化
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30.0, early_exaggeration=12.0, learning_rate=200.0, n_iter=1000, metric='euclidean')
tsne_output = tsne.fit_transform(conv_output)

# 可视化结果
plt.scatter(tsne_output[:, 0], tsne_output[:, 1], c=y_test)
plt.show()

此代码将加载MNIST数据集并使用卷积神经网络对其进行训练。然后，提取卷积层的特征并使用TSNE算法将其降维为2维。最后，将可视化结果显示在散点图中，其中不同的数字类别被标记为不同的颜色。