keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) 在tensorflow2.0中
时间: 2024-05-11 19:20:00 浏览: 13
在TensorFlow 2.0中,`keep_prob`可以被替换为`dropout_rate`,并且可以使用`tf.keras.layers.Dropout`来实现dropout。例如,定义一个带有dropout的全连接层可以像这样:
```
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2), # dropout_rate=0.2
tf.keras.layers.Dense(10)
])
```
在训练模型时,可以使用`model.fit()`函数来训练模型,并且在这个函数中也可以指定dropout的比例。例如:
```
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=val_dataset, dropout_rate=0.2)
```
这里我们在`model.fit()`中指定了dropout的比例为0.2。
相关问题
keep_prob_seventy_five = tf.placeholder(tf.float32) # 75%,即0.75 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'
这个错误可能是因为您没有正确导入 TensorFlow 库,或者您导入的 TensorFlow 版本不支持 `placeholder`。请确保您已正确导入 TensorFlow,例如:
```
import tensorflow as tf
```
另外,`placeholder` 是 TensorFlow 1.x 版本的 API,如果您使用的是 TensorFlow 2.x 版本,应该使用 `tf.keras.Input` 代替。如果您使用的是 TensorFlow 1.x 版本,可以尝试使用以下代码:
```
import tensorflow as tf
keep_prob_seventy_five = tf.placeholder(tf.float32, name='keep_prob_seventy_five')
```
如果您使用的是 TensorFlow 2.x 版本,则可以尝试使用以下代码:
```
import tensorflow as tf
keep_prob_seventy_five = tf.keras.Input(shape=(), dtype=tf.float32, name='keep_prob_seventy_five')
```
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)定义了什么?
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)定义了用于控制dropout操作中神经元保留的概率的占位符。在训练过程中,神经元以keep_prob的概率被保留下来,以1-keep_prob的概率被舍弃。在测试过程中,为了保持相同的网络结构和输出,所有神经元都被保留下来。