mindspore.ops.Dropout3D

class mindspore.ops.Dropout3D(keep_prob=0.5)[源代码]

在训练期间，以服从伯努利分布的概率 \(1-keep\_prob\) 随机将输入Tensor的某些通道归零。（对于形状为 NCDHW 的 5D Tensor，其通道特征图指的是后三维 DHW 形状的三维特征图）。

说明

保持概率 \(keep\_prob\) 等于 mindspore.ops.dropout3d() 中的 \(1 - p\) 。

Dropout3D可以提高feature map之间的独立性。

参数：

keep_prob (float) - 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 \((N, C, D, H, W)\) 的五维Tensor。N代表批次大小，C代表管道，D代表特征深度，H代表特征高度，W代表特征宽度。

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 - keep_prob 的数据类型不是float。
ValueError - keep_prob 超出[0.0, 1.0]范围，或者输入的维度不是5。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> dropout = ops.Dropout3D(keep_prob=0.5)
>>> x = Tensor(np.ones([2, 1, 2, 1, 2]), mindspore.float32)
>>> output, mask = dropout(x)
>>> print(output.shape)
(2, 1, 2, 1, 2)