任务:采用ResNet网络+TSNE降维算法对图像数据集进行二维可视化显示 大体步骤: 1、首先对图像进行重命名,这样在读入图像的时候,可以保持一个干净整洁的方式,写入。 2、对于重命名的数据,本来想着在ResNet算法中进行Resize,因为ResNet网络里面有一个方法是Transforms.Compose([transforms.Resize(256,256)]),也就是将图像...
TSNE可视化(图像嵌入) 如何使用TSNE算法embedding,并且将TSNE返回的坐标位置贴上对应的图像。 importmatplotlib.pyplotasPLTfrommatplotlib.offsetboximportAnnotationBbox,OffsetImageimportmatplotlib.imageasread_pngfrommatplotlib.artistimportArtistfromsklearn.manifoldimportTSNEimg_feat=None# 需要替换成输入的特征tsne=TSNE(n...
# dataset,lable = main() digits_proj=TSNE(random_state=RS).fit_transform(dataset) #print("digits_proj",digits_proj) scatter(digits_proj, lable) plt.savefig('side200.png', dpi=120) plt.show()
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可视化使用Tensorflow和Keras中的预训练网络对大型数据集图像进行TSNE可视化依存关系麻木张量流凯拉斯keras_vggface scikit学习matplotlib glob2 皮尔用法: 执行python tsne-visualization.py --help进行使用
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