mindspore.ops.Dropout2D ======================= .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.Dropout2D.rst :alt: 查看源文件 .. py:class:: mindspore.ops.Dropout2D(keep_prob=0.5) 在训练期间,根据概率 :math:`1-keep\_prob` ,随机地将一些通道设置为0,且服从伯努利分布。(对于shape为 :math:`(N, C, H, W)` 的四维Tensor,通道特征图指的是shape为 :math:`(H, W)` 的二维特征图。) Dropout2D 可以提高通道特征图之间的独立性。 .. note:: 保持概率 :math:`keep\_prob` 等于 :func:`mindspore.ops.dropout2d` 中的 :math:`1 - p` 。 参数: - **keep_prob** (float,可选) - 输入通道保留率,数值范围在0到1之间,例如 `keep_prob` = 0.8,意味着过滤20%的通道。默认值: ``0.5`` 。 输入: - **x** (Tensor) - shape为 :math:`(N, C, H, W)` 的四维张量,其中N是批处理,C是通道数,H是特征高度,W是特征宽度。 输出: - **output** (Tensor) - shape和数据类型与 `x` 相同。 - **mask** (Tensor) - shape与 `x` 相同,数据类型为bool。 异常: - **TypeError** - `x` 不是Tensor。 - **TypeError** - `keep_prob` 的数据类型不是float。 - **ValueError** - `keep_prob` 值不在 `[0.0,1.0]` 之间。 - **ValueError** - `x` 的维度不等于4。