dropout3d

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

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 Tensor,通道指的是其中的形状为 DHW 的 3 维特征图)。

注解

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,其中 N 是批尺寸,C 是通道数,D 是特征深度,H 是特征高度,W 是特征宽度,数据类型只能为 float32 或 float64。

  • p (float,可选) - 将输入通道置 0 的概率,即丢弃概率。默认值为 0.5。

  • training (bool,可选) - 标记是否为训练阶段。默认值为 True。

  • name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。

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

x = paddle.randn(shape=(2, 3, 4, 5, 6)).astype(paddle.float32)
y_train = paddle.nn.functional.dropout3d(x)  #train
y_test = paddle.nn.functional.dropout3d(x, training=False) #test
print(x[0,0,:,:,:])
print(y_train[0,0,:,:,:]) # may all 0
print(y_test[0,0,:,:,:])