pytorch实现tsne

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，此库被用作： 1）一个替代 numpy 来使用GPU的计算资源 2）一个深度学习研究平台提供了最大的灵活性和速度。t-SNE是一种被广泛接受的可视化高维数据的算法。t-SNE大大提高了像图像、音频和文本这样的高维数据的可视化效果。在PyTorch中，我们可以利用t-SNE的pytorch接口学习降维和可视化模式。以下是实现t-SNE的步骤：

步骤1：首先导入必要的库和模块

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE

步骤2：现在我们定义一个随机高维数据，并将其视觉化。

x = np.random.randn(1000, 50)
tsne = TSNE(perplexity=30, n_components=2, init='pca', n_iter=6000)
low_dim_embs = tsne.fit_transform(x)
plt.scatter(low_dim_embs[:, 0], low_dim_embs[:, 1])
plt.show()

在处理大型数据集时，我们通常需要预处理数据。可以使用标准化将数据集的特征变成平均值为零和单位方差的标准高斯。我们可以从以下代码中看到如何标准化数据：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
x_scaled = scaler.fit_transform(x)

步骤3：定义TSNE模型。模型由两个线性层和sigmoid层组成。

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        hidden = self.fc1(x)
        output = self.fc2(hidden)
        output = self.sigmoid(output)
        return output

步骤4：利用Mini-Batch随机梯度下降算法训练我们的模型。

def train(net, X_train, y_train, optimizer, criterion):
    for epoch in range(500):
        epoch_loss = 0.0
        for idx, (inputs, targets) in enumerate(zip(X_train, y_train)):
            inputs = Variable(torch.from_numpy(inputs)).float()
            targets = Variable(torch.from_numpy(targets)).float()
            optimizer.zero_grad()
            output = net(inputs)
            loss = criterion(output, targets)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            epoch_loss += loss.data[0]

        if epoch % 50 == 0:
            print("Epoch {}, Loss: {}".format(epoch, epoch_loss))

步骤5： 做出t-SNE可视化图表。

x_tensor = Variable(torch.from_numpy(x_scaled)).float()
outputs = net(x_tensor)
hidden = outputs.data.numpy()
tsne = TSNE(perplexity=30, n_components=2, init='pca', n_iter=6000)
low_dim_embs = tsne.fit_transform(hidden)
plt.scatter(low_dim_embs[:, 0], low_dim_embs[:, 1])
plt.show()

最后结果会显示出占空间小很多且保留了特征的t-SNE的可视化图表。