请写出用自己的checkpoint文件进行t-SNE可视化的程序

以下是使用 Python 代码进行 t-SNE 可视化的示例：

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

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('my_checkpoint')

# 获取模型的嵌入层
embedding_layer = model.get_layer('embedding')

# 获取嵌入层的权重
embedding_weights = embedding_layer.get_weights()[]

# 使用 t-SNE 进行降维
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30., n_iter=100, verbose=1)
embeddings_tsne = tsne.fit_transform(embedding_weights)

# 可视化嵌入向量
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.scatter(embeddings_tsne[:, ], embeddings_tsne[:, 1])
plt.show()

这段代码假设你已经训练好了一个包含嵌入层的神经网络，并保存了 checkpoint 文件。它会加载模型，提取嵌入层的权重，使用 t-SNE 算法将嵌入向量降到二维空间，并将结果可视化。

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usage: zeroshot_eval.py [-h] --checkpoint_path CHECKPOINT_PATH --dataset_type DATASET_TYPE --data_dir DATA_DIR [--WordnetId2ClassName_filepath WORDNETID2CLASSNAME_FILEPATH]

这是一个命令行程序，可以用来运行零样本学习的模型评估。以下是各个参数的含义：

- `--checkpoint_path CHECKPOINT_PATH`：模型的路径，必选参数。
- `--dataset_type DATASET_TYPE`：数据集类型，可以是 `fewrel`、`tacred` 或 `gdb` 中的一个，必选参数。
- `--data_dir DATA_DIR`：数据集所在的路径，必选参数。
- `--WordnetId2ClassName_filepath WORDNETID2CLASSNAME_FILEPATH`：WordNet ID 到类别名称的映射文件的路径，可选参数。

运行命令的格式为：

python zeroshot_eval.py --checkpoint_path <模型路径> --dataset_type <数据集类型> --data_dir <数据集路径> [--WordnetId2ClassName_filepath <WordNet ID 到类别名称映射文件路径>]

zeroshot_eval.py: error: the following arguments are required: --checkpoint_path, --dataset_type, --data_dir

这个错误提示是说你在运行 zeroshot_eval.py 脚本时缺少了必要的参数。你需要提供以下参数：

- `--checkpoint_path`：指定你要加载的模型的路径。
- `--dataset_type`：指定你要评估的数据集类型，例如 `boolq`、`cb` 等。
- `--data_dir`：指定数据集所在的目录。

你需要在运行脚本时加上这些参数并指定对应的值，例如：

python zeroshot_eval.py --checkpoint_path=path/to/checkpoint --dataset_type=boolq --data_dir=path/to/data

请确保你已经正确设置了路径和数据集的目录，并且在运行脚本时使用了正确的参数名。