def forward(self, x, train_flg=True): self.input_shape = x.shape if x.ndim != 2: N, C, H, W = x.shape x = x.reshape(N, -1) out = self.__forward(x, train_flg) return out.reshape(*self.input_shape)

这段代码是一个神经网络的前向传播函数。它的输入是一个张量 x 和一个布尔类型的 train_flg，在训练时 train_flg 为 True，在测试时为 False。如果 x 的维度不是 2，那么它会被转换成一个二维张量。然后调用私有方法 __forward 对输入张量进行前向传播计算，得到输出张量 out，最后返回一个形状与输入张量相同的张量 out。

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class Droupt: def __init__(self,dropout_ratio=0.5): self.dropout_ratio=dropout_ratio self.mask=None def forward(self,x,train_flg=True): if train_flg: self.mask=np.random.rand(*x.shape)>self.dropout_ratio return x*self.mask else: return x*(1.0-self.dropout_ratio) def backward(self,dout): return dout*self.mask

这个类是一个实现了dropout的神经网络层。在初始化时，可以指定dropout的比例，默认为0.5。在前向传播过程中，如果处于训练模式，会生成一个与输入x形状一致的掩码mask，其中元素值大于dropout比例的位置为True，小于等于dropout比例的位置为False。最后将输入x与掩码相乘，实现了随机丢弃一部分神经元的功能。如果处于测试模式，直接将输入x乘以（1.0 - dropout比例）即可。在反向传播过程中，将输出dout与掩码相乘，将被丢弃的神经元对应的梯度置为0。

class Dropout: """ http://arxiv.org/abs/1207.0580 """ def __init__(self, dropout_ratio=0.5): self.dropout_ratio = dropout_ratio self.mask = None def forward(self, x, train_flg=True): if train_flg: self.mask = np.random.rand(*x.shape) > self.dropout_ratio return x * self.mask else: return x * (1.0 - self.dropout_ratio) def backward(self, dout): return dout * self.mask

这是一个Dropout层的类实现。Dropout层是一种正则化技术，可以随机地将该层的一些神经元输出设置为0，从而可以减少模型的过拟合情况。在类的初始化函数中，初始化该层的dropout_ratio参数，即该层的神经元输出设置为0的概率。在前向传播函数中，如果是训练模式，就随机生成一个与输入x相同形状的掩码mask，其中元素值为True的概率为dropout_ratio，然后将输入x与掩码mask相乘得到该层的输出，否则如果是测试模式，就将输入x乘以(1.0 - dropout_ratio)得到该层的输出。在反向传播函数中，将输入的梯度dout乘以掩码mask得到该层的输出梯度。最终返回该层的输出梯度。