python使用t-SNE降维tensor的代码
时间: 2023-05-11 20:03:50 浏览: 80
以下是使用Python中的TensorFlow库实现t-SNE降维的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
from sklearn.manifold import TSNE
# 加载数据
data = tf.random.normal([1000, 50])
# 定义t-SNE模型
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30.0, learning_rate=200.0, n_iter=1000, verbose=1)
# 训练模型
low_dim_embs = tsne.fit_transform(data)
# 输出结果
print(low_dim_embs)
```
这段代码使用了TensorFlow库中的随机数据,通过t-SNE算法将其降维到二维空间,并输出结果。如果你有自己的数据,可以将其替换为`data`变量。
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dann特征提取器t-sne降维可视化代码
以下是使用 PyTorch 和 scikit-learn 实现的 DANN 特征提取器 t-SNE 降维可视化代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE
# 加载数据集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
torchvision.datasets.MNIST('/files/', train=True, download=True,
transform=torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize(
(0.1307,), (0.3081,))
])),
batch_size=64, shuffle=True)
# 定义 DANN 特征提取器
class FeatureExtractor(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(FeatureExtractor, self).__init__()
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=5)
self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 50, kernel_size=5)
self.conv2_drop = torch.nn.Dropout2d()
self.fc1 = torch.nn.Linear(50*4*4, 100)
self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)), 2))
x = x.view(-1, 50*4*4)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.fc2(x)
return x
# 加载模型参数
model = FeatureExtractor()
model.load_state_dict(torch.load('dann_feature_extractor.pth'))
# 提取特征向量
features = []
labels = []
for data, target in train_loader:
features.append(model(data).detach().numpy())
labels.append(target.detach().numpy())
features = np.concatenate(features, axis=0)
labels = np.concatenate(labels, axis=0)
# 使用 t-SNE 进行特征降维
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
features_tsne = tsne.fit_transform(features)
# 可视化降维后的特征向量
for i in range(10):
plt.scatter(features_tsne[labels==i, 0], features_tsne[labels==i, 1], label=str(i))
plt.legend()
plt.show()
```
这里使用了 MNIST 数据集进行测试,可以替换成其他数据集。运行代码后将会显示出降维后的特征向量的散点图。
请给出BYOL训练cifar10的t-SNE图绘制的代码
以下是使用 BYOL(Bootstrap Your Own Latent)算法训练 CIFAR-10 数据集并绘制 t-SNE 图的示例代码:
首先,确保已安装必要的库,如 pytorch、torchvision、numpy 和 sklearn。然后,按照以下步骤进行操作:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
import numpy as np
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置随机种子以确保实验的可复现性
torch.manual_seed(0)
np.random.seed(0)
# 加载 CIFAR-10 数据集
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)
# 定义 BYOL 网络模型(示例)
class BYOLNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(BYOLNet, self).__init__()
# 定义网络结构,这里仅作示例,你可以根据需要自定义网络结构
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Flatten(),
nn.Linear(32 * 8 * 8, 128),
nn.ReLU()
)
def forward(self, x):
return self.encoder(x)
# 定义 BYOL 训练函数
def train_byol(model, dataloader, optimizer, device):
model.train()
for data, _ in dataloader:
data = data.to(device)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = torch.mean(output) # 示例损失函数,你可以根据需要修改
loss.backward()
optimizer.step()
# 创建 BYOL 模型实例
model = BYOLNet()
# 定义优化器和设备
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 将模型移动到设备上
model.to(device)
# BYOL 训练循环
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
train_byol(model, train_loader, optimizer, device)
# 获取训练集的特征向量
features = []
labels = []
for data, target in train_loader:
data = data.to(device)
output = model.encoder(data).detach().cpu().numpy()
features.extend(output)
labels.extend(target.numpy())
# 使用 t-SNE 进行降维
tsne = TSNE(n_components=2)
features_tsne = tsne.fit_transform(features)
# 绘制 t-SNE 图
plt.scatter(features_tsne[:, 0], features_tsne[:, 1], c=labels, cmap='tab10')
plt.colorbar()
plt.show()
```
这段代码会训练 BYOL 模型使用 CIFAR-10 数据集,并使用 t-SNE 算法将训练集的特征向量降维为二维,并将其可视化在散点图上。你可以根据需要自定义 BYOL 网络模型、损失函数、优化器等。