dropout3d
paddle.nn.functional.dropout3d
( x, p=0.5, training=True, name=None ) [源代码]
该算子根据丢弃概率 p ,在训练过程中随机将某些通道特征图置0(对一个形状为 NCDHW 的5维张量,通道指的是其中的形状为 DHW 的3维特征图)。
注解
该op基于 paddle.nn.functional.dropout
实现,如您想了解更多,请参见 dropout 。
参数
x (Tensor): 形状为[N, C, D, H, W]或[N, D, H, W, C]的5D Tensor ,数据类型为float32或float64。
p (float): 将输入通道置0的概率,即丢弃概率。默认: 0.5。
training (bool): 标记是否为训练阶段。 默认: True。
name (str,可选): 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 Name 。
返回
经过dropout3d之后的结果,与输入x形状相同的 Tensor 。
代码示例
import paddle
import numpy as np
x = np.random.random(size=(2, 3, 4, 5, 6)).astype('float32')
x = paddle.to_tensor(x)
y_train = paddle.nn.functional.dropout3d(x) #train
y_test = paddle.nn.functional.dropout3d(x, training=False)
print(x.numpy()[0,0,:,:,:])
print(y_train.numpy()[0,0,:,:,:])
print(y_test.numpy()[0,0,:,:,:])