pytorch使用TSNE 技术可视化训练样本的特征 pytorch 可训练参数, 关于pytorch训练的两种方式:多GPU或者分布式训练是一种利用多台计算机或者单台服务器上的多个GPU来加速深度学习模型训练的方式。相对于单GPU的训练方式,多GPU或者分布式训练可以大幅度提高训练速度,
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test_fc2_tsne = TSNE(n_components = 2).fit_transform(test_fc2.data.numpy()) #将特征进行可视化 plt.figure(figsize = (8,6)) #可视化前设置坐标系的取值范围 plt.xlim([min(test_fc2_tsne[:,0]-1),max(test_fc2_tsne[:,0])+1]) plt.ylim([min(test_fc2_tsne[:,1]-1),max(test_fc2_...
t-SNE(TSNE)将数据点之间的相似度转换为概率。原始空间中的相似度由高斯联合概率表示,嵌入空间的相似度由“学生 t 分布”表示。 虽然Isomap,LLE 和 variants 等数据降维和可视化方法,更适合展开单个连续的低维的 manifold。但如果要准确的可视化样本间的相似度关系,如对于下图所示的 S 曲线(不同颜色的图像表示不同...
plt.scatter(data_tsne[:, 0], data_tsne[:, 1]) plt.xlabel('t-SNE Component 1') plt.ylabel('t-SNE Component 2') plt.title('t-SNE of High-Dimensional Data') plt.show() 2. 使用PyTorch的TensorBoard进行数据可视化 TensorBoard是一个可视化工具,专门用于显示TensorFlow的训练过程。然而,PyTorch也...
importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimporthiddenlayerashlfromsklearn.manifoldimportTSNEfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.metricsimportclassification_report,accuracy_scoreimporttorchfromtorchimportnnimporttorch.utils.dataasDat...
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 01:30:11 NLP模型如何做多输出:下(RNN和TCN模型多输出讲解) 01:08:39 NLP模型如何做多时次输出:上(Transformer模型多时次输出讲...
array(embeddings) # 获取输入嵌入向量 embeddings = get_input_embeddings(tokenizer, model, words) # 降维处理 tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=2, n_iter=1000, random_state=42) embeddings_2d = tsne.fit_transform(embeddings) # 可视化 plt.figure(figsize=(10, 10)) sns.scatterplot(x=...
一、问题分析本次任务以花卉识别为题,借用机器学习方法,完成降维可视化、聚类分析、识别分类等任务。降维可视化是在以 PCA、tSNE 等方法,将花卉数据进行降维,得到降维后的二维图像,这样便可以将其在平面上展示出来。聚类分析是利用合适的聚类方法,对花卉数据进行聚类,将聚类之后的结果与标签进行对应,讨论不同聚类方法的...
无监督的节点嵌入学习可以通过Graph自编码器实现，编码器使用图卷积层，训练过程中无需标签信息，仅依赖于网络结构本身。训练后的嵌入通过TSNE可视化，模型能在无标签的情况下捕捉到社区结构，显示了其在无监督学习中的潜力。想深入了解GCN资料，可以关注小虎AI珏爷的微信公众号，输入“[GCN]”获取更多资源...