完成以上步骤后,你将能够生成一个pytorch tsne图。 完整代码 下面是完整的代码示例: importtorchfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.manifoldimportTSNEimportmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个包含N个样本的数据集data=torch.randn(N,D)# 创建一个标准化对象scaler=StandardScaler()# 对数据进行归一化...
pytorch tsne pytorch tsne图例用圆边框 1. plt.legend()函数的作用是给图像加图例。 图例是集中于地图一角或一侧的地图上各种符号和颜色所代表内容与指标的说明,有助于更好的认识地图。 基础绘制 eg: X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True) C,S = np.cos(X), np.sin(X) X 是一个 ...
最后的表示向量由savector函数得到。 来看一下表示学习的效果用TSNE嵌入到二维空间中,在cora网络中,与半监督的GCN是没法比的,但是在无监督学习中算是还可以: 最后给出相关的代码,如果你觉得还可以欢迎点赞:
plt.plot(test_fc2_tsne[y_test == 1,0],test_fc2_tsne[y_test == 1,1],"rd",label = "1") plt.legend() plt.title("test_fc2_tsne") plt.show() 上述程序隐形后,可得到如图8所示的散点图。 图8 在散点图中,两种点分别代表垃圾邮件和正常邮件在空间中的分布情况。 2.使用钩子获取中间层的...
[:, 1] #把Tensor的第1列和第2列,也就是TSNE之后的前两个特征提取出来,作为X,Y for x, y, s in zip(X, Y, labels): c = cm.rainbow(int(255 * s / 9)); #plt.text(x, y, s, backgroundcolor=c, fontsize=9) plt.text(x, y, str(s),color=c,fontdict={'weight': 'bold', '...
我们可以通过使用TSNE将预测转换为二维并绘制出来,从而将其可视化: def visualize(h, color): z = TSNE(n_components=2).fit_transform(h.detach().cpu().numpy()) plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.xticks([]) # create an empty x axisplt.yticks([]) # create an empty y axis ...
我们可以通过使用TSNE将预测转换为二维并绘制出来,从而将其可视化: def visualize(h, color): z = TSNE(n_components=2).fit_transform(h.detach().cpu().numpy()) plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.xticks([]) # create an empty x axis
我们可以通过使用TSNE将预测转换为二维并绘制出来,从而将其可视化: def visualize(h, color): z = TSNE(n_components=2).fit_transform(h.detach().cpu().numpy()) plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.xticks([]) # create an empty x axis
图卷积网络GCN&机器学习可解释性SHAP 02:26:43 时间超分辨率网络EfficentTempNet 01:29:34 深度学习降尺度网络ESRGAN 02:16:50 深度学习降维可视化SOM&TSNE+误差分析Triple Collocation 02:20:47 深度学习降尺度SRGAN&多输出网络bug的修复 02:46:43 机器学习Loss_Function选择的重要性及多尺度卷积信息融合 ...
我们可以通过使用TSNE将预测转换为二维并绘制出来,从而将其可视化: def visualize(h, color): z = TSNE(n_components=2).fit_transform(h.detach().cpu().numpy()) plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.xticks([]) # create an empty x axis