mindspore.mint.nn.functional.dropout

mindspore.mint.nn.functional.dropout(input, p=0.5, training=True, inplace=False)

在训练期间，以服从伯努利分布的概率 p 随机将输入Tensor的某些值归零，起到减少神经元相关性的作用，避免过拟合。并且训练过程中返回值会乘以 \(\frac{1}{1-p}\) 。在推理过程中，此层返回与 input 相同的Tensor。

参数：

• input (Tensor) - 输入Tensor，shape为 \((*, N)\) 。

• p (float) - 输入神经元丢弃概率，数值范围在0到1之间。例如， p =0.1，删除10%的神经元。默认值： 0.5 。

• training (bool) - 若为 True 则启用dropout功能，若为 False 则直接返回输入，并且 p 无效。默认值： True 。

• inplace (bool) - 若为 True 则启用原地更新功能。默认值： False 。

返回：

• output (Tensor) - 归零后的Tensor，shape和数据类型与 input 相同。

异常：

• TypeError - p 不是float。

• TypeError - input 不是Tensor。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> input = Tensor(((20, 16), (50, 50)), mindspore.float32)
>>> output = mint.nn.functional.dropout(input, p=0.5)
>>> print(output.shape)
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