TensorFlow.nn.dropout

时间: 2024-11-06 18:08:33 浏览: 2
TensorFlow.nn.dropout 是 TensorFlow 中的一个功能模块，主要用于实现神经网络中的dropout正则化技术。Dropout是一种防止过拟合的有效手段，它在训练过程中随机地“关闭”一部分神经元（即设置其输出为0），使得每个神经元不是过于依赖其他特定输入特征。这样做的目的是提高模型的泛化能力，让网络学习到更多的组合特征。 在使用 `tf.nn.dropout` 时，你需要提供两个参数：一个是输入张量（通常是隐藏层的输出），另一个是保留率（keep_prob），这是指在训练期间保持活跃的神经元比例。这个函数会返回一个新的张量，其中指定比例的神经元被随机设为0，而在测试阶段（inference 或者说是 validation 阶段），通常我们会使用整个神经元的平均值作为输出。 例子： ```python import tensorflow as tf # 假设inputs是一个隐藏层的输出 dropout_rate = 0.5 # 保留50%的神经元 dropout_layer = tf.nn.dropout(inputs, dropout_rate) ```
相关问题

WARNING:tensorflow:From /root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/resource_variable_ops.py:435: colocate_with (from tensorflow.python.framework.ops) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Colocations handled automatically by placer. WARNING:tensorflow:From /root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/core.py:143: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use `rate` instead of `keep_prob`. Rate should be set to `rate = 1 - keep_prob`.

这些warning信息是TensorFlow的版本更新导致的，不会影响代码的运行。第一个warning是因为在TensorFlow 2.0中，使用tf.compat.v1.placeholder()函数代替原来的tf.placeholder()函数，而colocate_with参数已经不再使用，因此会有这个warning。第二个warning是因为在TensorFlow 2.0中，使用tf.nn.dropout()函数代替原来的keras.layers.Dropout()函数，而keep_prob参数已经被rate参数代替，因此会有这个warning。如果想要避免这些warning信息，可以考虑更新代码中的相关函数。

WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:359: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use rate instead of keep_prob. Rate should be set to rate = 1 - keep_prob. WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:673: dense (from tensorflow.python.layers.core) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use keras.layers.Dense instead. WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_core\python\layers\core.py:187: Layer.apply (from tensorflow.python.keras.engine.base_layer) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use layer.__call__ method instead. WARNING:tensorflow:From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:277: The name tf.erf is deprecated. Please use tf.math.erf instead.

这些警告信息是关于一些 TensorFlow 函数和类的变化和更新的提示。我会逐个解释每个警告的含义： 1. "From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:359: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use rate instead of keep_prob. Rate should be set to rate = 1 - keep_prob." 这个警告表示在 "modeling.py" 文件的第 359 行中，使用了 `dropout` 函数，并传递了 `keep_prob` 参数。然而，将来的 TensorFlow 版本将移除 `keep_prob` 参数，并建议使用 `rate` 参数代替。`rate` 参数的计算方式为 `rate = 1 - keep_prob`。 你可以将代码中的 `keep_prob` 替换为 `rate` 来消除这个警告。 2. "From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:673: dense (from tensorflow.python.layers.core) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use keras.layers.Dense instead." 这个警告表示在 "modeling.py" 文件的第 673 行中，使用了 `dense` 函数，但该函数已被废弃，并将在将来的 TensorFlow 版本中移除。建议使用 `keras.layers.Dense` 来代替。 你可以将代码中的 `dense` 替换为 `keras.layers.Dense` 来消除这个警告。 3. "From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\venv\lib\site-packages\tensorflow_core\python\layers\core.py:187: Layer.apply (from tensorflow.python.keras.engine.base_layer) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use layer.__call__ method instead." 这个警告表示在 "core.py" 文件的第 187 行中，使用了 `Layer.apply` 方法，但该方法已被废弃，并将在将来的 TensorFlow 版本中移除。建议使用 `layer.__call__` 方法来代替。 你可以将代码中的 `Layer.apply` 替换为 `layer.__call__` 来消除这个警告。 4. "From E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\modeling.py:277: The name tf.erf is deprecated. Please use tf.math.erf instead." 这个警告表示在 "modeling.py" 文件的第 277 行中，使用了 `tf.erf` 函数，但该函数已被废弃。建议使用 `tf.math.erf` 函数来代替。 你可以将代码中的 `tf.erf` 替换为 `tf.math.erf` 来消除这个警告。 总之，这些警告信息是为了提醒你在代码中使用了已被废弃或即将被移除的 TensorFlow 函数和类。建议根据警告信息中的建议进行相应的更新，以保持代码的兼容性和稳定性。 如果你对这些警告信息有更多疑问或需要进一步帮助，请随时提问。
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h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) # 定义全连接层2和预测输出 W_fc2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([1024, 10], stddev=0.1)) b_fc2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[10])) y_pred = tf....

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import tensorflow as tf # 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.keras.Input(shape=(in_nodes,)) y_=tf.keras.Input(shape=(10,)) prob=tf.keras.Input(shape=()) # 设置第一隐层 w1=weight([in_nodes, h1_nodes], 0.1) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight([h1_nodes, h2_nodes], 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, rate=prob) # 设置第三隐层 w3=weight([h2_nodes, h3_nodes], 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, rate=prob) # 设置softmax输出层 w4=weight([h3_nodes, 10], 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)改为可在tensorflow2.x使用

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# 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.placeholder(tf.float32,[None,in_nodes]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) prob=tf.placeholder(tf.float32) # 设置第一隐层 w1=weight(in_nodes, h1_nodes, 0.1, 0.005) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight(h1_nodes, h2_nodes, 0.1, 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, prob) # 设置第三隐层 w3=weight(h2_nodes, h3_nodes, 0.1, 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, prob) # 设置softmax输出层 w4=weight(h3_nodes, 10, 0.1, 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)

h2_drop = tf.nn.dropout(h2, rate=prob) h3 = tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop, self.w3) + self.b3) h3_drop = tf.nn.dropout(h3, rate=prob) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop, self.w4) + self.b4) ...

import tensorflow as tf # 定义输入的占位符 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1280, 1024, 3]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes]) # num_classes表示类别数目 # 定义卷积层 conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2) conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2) # 定义全连接层 flatten = tf.reshape(pool2, [-1, 320 * 256 * 64]) fc1 = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=256, activation=tf.nn.relu) dropout1 = tf.layers.dropout(inputs=fc1, rate=0.4) fc2 = tf.layers.dense(inputs=dropout1, units=num_classes) # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=fc2)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss) # 定义评估指标 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(fc2, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

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