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,:,:,:])

         