dropout在pytorch，激活函数用Softmax

首先，dropout是一种在神经网络中防止过拟合的技术。在PyTorch中，可以通过在模型定义中添加`nn.Dropout`层来实现dropout。例如：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 5)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        x = nn.functional.softmax(x, dim=1)
        return x

在这个例子中，`nn.Dropout(0.5)`表示以0.5的概率随机将神经元输出置为0，从而防止过拟合。`nn.functional.softmax(x, dim=1)`则表示对输出进行softmax操作，得到每个类别的概率分布。

需要注意的是，softmax一般用于多分类问题，如果是二分类问题，可以使用sigmoid激活函数。