请给我一个dropout函数并且注释

这是一个dropout函数的示例：

def dropout(x, p=.5, training=True):
    """
    Dropout函数的实现。

    参数：
    x -- 输入的张量，形状为(batch_size, input_size)。
    p -- dropout的概率，默认为.5。
    training -- 是否处于训练模式，默认为True。

    返回：
    out -- dropout后的张量，形状与输入相同。
    """
    if training:
        mask = (torch.rand(x.shape) > p).float()
        out = x * mask / (1 - p)
    else:
        out = x
    return out

这个函数实现了dropout的功能，可以在神经网络中使用。在训练模式下，它会随机将输入张量中的一些元素设置为，以达到减少过拟合的效果。在测试模式下，它不会对输入做任何修改，直接输出原始的张量。