pytorch中dropout代码实现

在PyTorch中，dropout的实现非常简单。只需要在模型的定义中添加一个dropout层即可。

例如，下面是一个简单的全连接神经网络模型，其中包含一个dropout层：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 512)
        self.dropout = nn.Dropout(p=.5)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个模型中，我们定义了一个dropout层，它的概率为.5。在模型的前向传播过程中，我们将输入数据传递给第一个全连接层，然后将输出传递给dropout层，最后再传递给第二个全连接层。dropout层会随机地将一些神经元的输出设置为，从而减少过拟合的风险。

需要注意的是，在训练过程中，dropout层会随机地将一些神经元的输出设置为，但在测试过程中，dropout层不会起作用。因此，在测试过程中，我们需要将dropout层的概率设置为，以确保模型的输出是稳定的。