pytorch如何设置网络的dropout

PyTorch中设置网络层Dropout的方法是在定义神经网络模型时，直接实例化`nn.Dropout`模块，并将其添加到需要应用dropout的层之后。Dropout是一种正则化技术，用于减少过拟合风险，它会在训练过程中随机关闭一部分神经元。

以下是简单的步骤：

1. 首先，你需要导入`nn.Module`和`nn.Dropout`模块：

import torch.nn as nn

2. 然后，在定义网络结构时，例如全连接层之后，你可以这样做：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_size, hidden_units)
        self.dropout_layer = nn.Dropout(dropout_rate)  # dropout_rate是你想要的丢弃比例

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        x = self.dropout_layer(x)  # 在这里应用dropout
        return x

在`__init__`方法里，我们创建了一个Dropout层并指定了`dropout_rate`，通常这个值介于0到1之间，例如0.5表示50%的节点会被随机关闭。

使用模型时，只需传入数据即可自动应用dropout，但在测试阶段（即`model.eval()`模式下），默认不会应用dropout以避免信息丢失。