CIFAR10 T-SNE 绘制特征空间图

基本思想就是把测试数据输入模型，然后对模型提取的特征（未经过分类器）的部分进行降维绘图

1. 先引入包

import torch
from sklearn.manifold import TSNE # 这个是绘图关键
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn as nn
from torchvision import datasets, transforms

2. 设置随机种子

为保证结果可复现，设置了随机种子

def setup_seed(seed):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)torch.backends.cudnn.benchmark = Falsetorch.backends.cudnn.deterministic = True
setup_seed(1337)

3. 准备测试数据及模型

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])  # 对读取数据做个处理，打个包
testset = datasets.CIFAR10(root='../data/MNIST/', train=False,download=False, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32,shuffle=False, num_workers=2)
model_file = ["centralized_net.pkl"]
model = torch.load(model_name)

4. 输入测试数据得到特征表示

model.eval()
with torch.no_grad():for i, (image_batch, label_batch) in enumerate(testloader):image_batch, label_batch = image_batch.cuda(), label_batch.cuda()label_batch = label_batch.long().squeeze()inputs = image_batchlogits, feature = model(inputs)if i == 0:feature_bank = featurelabel_bank = label_batchlogits_bank = logitselse:feature_bank = torch.cat((feature_bank, feature))label_bank = torch.cat((label_bank, label_batch))logits_bank = torch.cat((logits_bank, logits))

5. 绘图

针对feature_bank和label_bank进行绘图

 feature_bank = feature_bank.cpu().numpy()label_bank = label_bank.cpu().numpy()p, pseu = torch.max(torch.softmax(logits_bank, dim=-1), dim=-1)prob_bank = p.cpu().numpy()tsne = TSNE(2)output = tsne.fit_transform(feature_bank) # feature进行降维，降维至2维表示# 带真实值类别for i in range(10): # 对每类的数据画上特定颜色的点index = (label_bank==i)plt.scatter(output[index, 0], output[index, 1],s=5, cmap=plt.cm.Spectral)plt.legend(["0", "1", "2", "3", "4", "5", "6","7", "8", "9"])plt.show()

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4. 输入测试数据得到特征表示

5. 绘图

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