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mindspore.ops.dropout3d

mindspore.ops.dropout3d(input, p=0.5, training=True)

在训练期间，以服从伯努利分布的概率 p 随机将输入Tensor的某些通道归零（对于形状为 $NCDHW$ 的五维Tensor，其通道特征图指的是后三维 $DHW$ 形状的三维特征图）。 例如，在批处理输入中 $i\mathrm{\_}th$ 批， $j\mathrm{\_}th$ 通道的 input[i, j] 3D Tensor 是一个待处理数据。 每个通道将会独立依据伯努利分布概率 p 来确定是否被清零。

dropout3d 可以提高通道特征映射之间的独立性。

参数：

• input (Tensor) - 一个形状为 $(N,C,D,H,W)$ 的 5D Tensor，其中N是批处理大小，C 是通道数，D 是特征深度， H 是特征高度，W 是特征宽度。其数据类型应为int8、int16、int32、int64、float16、float32或float64。

• p (float) - 通道的丢弃概率，介于 0 和 1 之间，例如 p = 0.8，意味着80%的清零概率。默认值： 0.5 。

• training (bool) - 如果training为True，则执行对 input 的某些通道概率清零的操作，否则，不执行。默认值： True 。

返回：

• Tensor，输出，具有与输入 input 相同的形状和数据类型。

异常：

• TypeError - input 不是Tensor。

• TypeError - input 的数据类型不是int8、int16、int32、int64、float16、float32或float64。

• TypeError - p 的数据类型不是float。

• ValueError - p 值不在 [0.0,1.0] 之间。

• ValueError - input 的维度不等于5。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> input = Tensor(np.ones([2, 1, 2, 1, 2]), mindspore.float32)
>>> output = ops.dropout3d(input, 0.5)
>>> print(output.shape)
(2, 1, 2, 1, 2)