通常的一个需求是可视化深度网络顶层的特征，采用Python的tsne包方法如下：

from sklearn.manifold import TSNE

import matplotlib.pyplot as plt

X_tsne = TSNE(learning_rate=100，n_components=2, init='pca', random_state=0).fit_transform(Feature_test)

plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=Label_test)