基于pytorch实现对自定义网络任意层的特征进行tsne可视化
时间: 2023-07-12 10:15:00 浏览: 45
可以使用pytorch提供的hook函数来获取任意层的特征,并使用sklearn提供的TSNE函数进行降维可视化。以下是一个简单的示例代码:
```python
import torch
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
# 自定义网络
class MyNet(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3)
self.conv2 = torch.nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3)
self.fc1 = torch.nn.Linear(32 * 6 * 6, 128)
self.fc2 = torch.nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = torch.nn.functional.relu(self.conv1(x))
x = torch.nn.functional.relu(self.conv2(x))
x = x.view(-1, 32 * 6 * 6)
x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 定义hook函数获取特征
features = []
def get_features_hook(module, input, output):
features.append(output.flatten(start_dim=1))
# 构建网络,注册hook函数
net = MyNet()
net.conv1.register_forward_hook(get_features_hook)
net.conv2.register_forward_hook(get_features_hook)
# 加载数据,获取特征
data = torch.randn(100, 3, 32, 32)
target = torch.randint(0, 10, (100,))
output = net(data)
features = torch.cat(features, dim=1).detach().numpy()
# 使用TSNE进行可视化
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, learning_rate=200, n_jobs=-1)
features_tsne = tsne.fit_transform(features)
# 绘制散点图
plt.scatter(features_tsne[:, 0], features_tsne[:, 1], c=target.numpy())
plt.colorbar()
plt.show()
```
在这个示例中,我们定义了一个自定义网络`MyNet`,并使用hook函数获取了其第一层和第二层的特征。然后,我们使用TSNE对这些特征进行了降维,最后绘制了一个散点图,其中不同的颜色表示不同的类别。当然,你可以根据需要修改代码来适应你的网络和数据。
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