t-SNE是一种用于高维数据可视化的非线性降维算法,它将高维数据点映射到低维空间中,同时尽可能保留数据点之间的相似性。TabNet则是一种用于表格数据分类和回归的深度学习模型,它通过集成多种神经网络结构来提高模型的泛化能力。在PyTorch中实现t-SNE和TabNet需要一定的编程技巧和深度学习知识。首先,我们需要安装PyTorch库,...
4. 可视化结果 最后,我们可以将降维后的数据可视化出来,以便更直观地理解模型学到的特征。 importmatplotlib.pyplotasplt# 绘制t-SNE降维结果的散点图plt.figure(figsize=(10,6))plt.scatter(X_tsne[:,0],X_tsne[:,1],c=y_train,cmap='tab10')plt.colorbar()plt.title('t-SNE Visualization')plt.show...
步骤5:可视化结果 最后,我们可以将训练得到的结果可视化出来。这可以帮助我们更好地理解数据的结构和模式。 importmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个散点图plt.scatter(tsne_result[:,0],tsne_result[:,1])# 添加标题和标签plt.title("t-SNE Visualization")plt.xlabel("Dimension 1")plt.ylabel("Dimension 2")...
PyTorch可视化高维数据的主要方法有:降维技术、使用特定的可视化库、结合FineVis进行深入分析。降维技术(如t-SNE、PCA)是常用的手段,它们通过将高维数据映射到低维空间,方便进行可视化。具体来说,t-SNE能够保留高维空间中数据点的局部邻近关系,使得在低维空间中的点分布更加合理,适合可视化复杂的高维数据。 一、降维技术...
通过 tensorboard --logdir=runs 在控制台中调用，并将 http://localhost:6006/URL 粘贴到浏览器中，可以在训练过程中将度量标准可视化：可视化工具 如果要可视化 t-SNE 嵌入，请注意或嵌入该 visualize_gat_properties 函数的注释，并设置 visualization_type 为：VisualizationType.ATTENTION - 如果希望可视化节点附近的...
一、什么是t-SNE t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种非线性降维算法,用于将高维数据可视化。它是由Laurens van der Maaten和Geoffrey Hinton在2008年提出的。 t-SNE通过将高维数据映射到低维空间中的点来展现数据之间的相似度关系。相似的数据点在低维空间中距离较近,不相似的数据点距离较远...
通过tensorboard --logdir=runs 在控制台中调用,并将 http://localhost:6006/URL 粘贴到浏览器中,可以在训练过程中将度量标准可视化: 可视化工具 如果要可视化 t-SNE 嵌入,请注意或嵌入该 visualize_gat_properties 函数的注释,并设置 visualization_type 为: ...
接下来我们在另一个路径为runs/another_scalar_example的 run 中写入名称相同但参数不同的二次函数和指数函数数据,可视化效果如下。我们发现相同名称的量值被放在了同一张图表中展示,方便进行对比观察。同时,我们还可以在屏幕左侧的runs栏选择要查看哪些 run 的数据。
可视化工具 如果要可视化 t-SNE 嵌入,请注意或嵌入该 visualize_gat_properties 函数的注释,并设置 visualization_type 为: VisualizationType.ATTENTION - 如果希望可视化节点附近的注意力 VisualizationType.EMBEDDING - 如果希望可视化嵌入(通过 t-SNE) VisualizationType.ENTROPY - 如果想可视化熵直方图 ...
用t-SNE可视化潜在空间 观察动态可视化来查看自编码器学习到的潜在空间。接下来首先,使用测试集创建编码样本。 现在使用plotly express库绘制潜在空间,代码如下: 从上面图里,可以看出相似的数字聚集在一起,例如“4”与“9”和“5”重叠。 为了易读,我们可以应用称为t-SNE的降维来可视化二维空间中的潜在代码。那么现...