卷积神经网络tsne可视化代码
时间: 2023-09-22 19:09:34 浏览: 59
以下是使用Python和TensorFlow的卷积神经网络TSNE可视化代码示例:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE
# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 将像素值标准化为0到1之间的实数
x_train = x_train.astype(np.float32) / 255.
x_test = x_test.astype(np.float32) / 255.
# 调整输入形状以适应模型
x_train = np.expand_dims(x_train, axis=-1)
x_test = np.expand_dims(x_test, axis=-1)
# 定义卷积神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
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=5, validation_data=(x_test, y_test))
# 提取卷积层的输出
layer_output = model.layers[0].output
feature_model = tf.keras.models.Model(inputs=model.inputs, outputs=layer_output)
features = feature_model.predict(x_test)
# 使用TSNE进行降维
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, n_iter=1000, random_state=0)
tsne_features = tsne.fit_transform(features.reshape(features.shape[0], -1))
# 可视化TSNE降维后的特征
plt.scatter(tsne_features[:,0], tsne_features[:,1], c=y_test, cmap='jet')
plt.show()
```
在这个示例中,我们使用MNIST数据集训练了一个简单的卷积神经网络模型,并提取了卷积层的输出。然后,我们使用TSNE将这些特征降到2维,并用散点图进行可视化。每个数据点的颜色表示它属于哪个数字类别。结果是一个紧密聚集的散点图,显示了数字类别之间的分离。