[ torch 参数更多 ]torch.nn.functional.dropout3d¶

torch.nn.functional.dropout3d ¶

          torch.nn.functional.dropout3d(input, p=0.5, training=True, inplace=False)

         

          paddle.nn.functional.dropout3d(x, p=0.5, training=True, name=None)

         

PyTorch 对于 dropout1d/dropout2d/dropout3d，是将某个 Channel 以一定概率全部置 0，Paddle 是所有元素以一定概率置 0，但该差异一般不影响网络训练效果。其中 PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：

PyTorch	PaddlePaddle	备注
input	x	输入的多维 Tensor，仅参数名不一致。
p	p	将输入节点置 0 的概率，即丢弃概率。
training	training	标记是否为训练阶段。
inplace	-	表示在不更改变量的内存地址的情况下，直接修改变量的值，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。