卷积神经网络TSNE可视化python代码

以下是使用Python进行卷积神经网络TSNE可视化的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE
from keras.models import Model
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from keras.applications.vgg16 import VGG16

# 加载预训练VGG16模型
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# 获取VGG16模型中倒数第二层的输出
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer('block5_pool').output)

# 加载图片并进行预处理
img_path = 'image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

# 获取图片在VGG16模型中的特征向量
features = model.predict(x)

# 使用TSNE进行可视化
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
tsne_features = tsne.fit_transform(features.reshape(-1, 25088))

# 绘制TSNE可视化图像
plt.scatter(tsne_features[:,0], tsne_features[:,1])
plt.show()

在上面的代码中，我们首先加载了预训练的VGG16模型，并获取了其倒数第二层的输出。然后，我们加载了一张图片，并对其进行预处理，然后使用VGG16模型获取了该图片在该模型中的特征向量。接下来，我们使用TSNE对这些特征向量进行降维，并将结果可视化为散点图。最后，我们使用Matplotlib绘制了该散点图。