tf.nn.dropout

`tf.nn.dropout`是TensorFlow中的一个函数，用于在神经网络中应用Dropout技术。Dropout是一种用于减少神经网络中过拟合的技术。在训练过程中，Dropout会随机地将一些神经元的输出置为零，这样可以强制使模型学习到更加鲁棒的特征，从而减少过拟合的风险。

`tf.nn.dropout`函数的使用方式如下：

tf.nn.dropout(x, rate, noise_shape=None, seed=None, name=None)

其中，参数含义如下：

- `x`：输入张量
- `rate`：丢弃率，即将输入中的一部分元素随机置为0的概率
- `noise_shape`：一个1D的张量，表示每个维度上的丢弃掩码的形状
- `seed`：随机数种子
- `name`：操作的名字

函数的返回值是一个与输入张量形状相同的张量，其中一部分元素被置为了0。在测试时，`tf.nn.dropout`函数不会做任何处理，因为此时不需要进行Dropout。

相关问题

h1 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(input_x, weights['h1']), biases['b1'])) h1 = tf.nn.dropout(h1, keep_prob) h2 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(h1, weights['h2']), biases['b2'])) h2 = tf.nn.dropout(h2, keep_prob) pred = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(h2, weights['out']), biases['out']))；这里采用了什么优化器

这段代码没有显示使用任何优化器，只有定义了神经网络的前向传播过程。如果要使用优化器进行训练，需要在定义完神经网络后，使用 `tf.train` 模块中的优化器来最小化损失函数。例如，可以使用 AdamOptimizer 进行优化，代码如下：

cost = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)

# 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)

将上述代码改写成 TensorFlow 2.x 版本的代码如下：

import tensorflow as tf

def weight(shape, stddev, wd):
    initial = tf.random.truncated_normal(shape, stddev=stddev)
    var = tf.Variable(initial)
    if wd is not None:
        weight_decay = tf.multiply(tf.nn.l2_loss(var), wd, name='weight_loss')
        tf.add_to_collection('losses', weight_decay)
    return var

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, in_nodes=784, h1_nodes=100, h2_nodes=100, h3_nodes=50):
        super(MyModel, self).__init__()
        
        self.w1 = weight([in_nodes, h1_nodes], 0.1, 0.005)
        self.b1 = tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes]))
        self.w2 = weight([h1_nodes, h2_nodes], 0.1, 0.0)
        self.b2 = tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes]))
        self.w3 = weight([h2_nodes, h3_nodes], 0.1, 0.0)
        self.b3 = tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes]))
        self.w4 = weight([h3_nodes, 10], 0.1, 0.0)
        self.b4 = tf.Variable(tf.zeros([10]))
        
    def call(self, inputs, prob):
        x = inputs
        y_ = tf.cast(inputs, tf.float32)
        h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, self.w1) + self.b1)
        h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h1, self.w2) + self.b2)
        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)
        return y

model = MyModel()
x = tf.keras.Input(shape=(None, 784))
prob = tf.keras.Input(shape=())
y = model(x, prob)
y_ = tf.keras.Input(shape=(None, 10))

# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.math.log(y), reduction_indices=[1]))
tf.add_to_collection('losses', cross_entropy)
loss = tf.add_n(tf.get_collection('losses'))

# 定义优化器
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys, prob: 0.5})

在 TensorFlow 2.x 中，可以使用 `tf.reduce_mean` 和 `tf.reduce_sum` 函数来计算张量的平均值和总和；使用 `tf.math.log` 函数来计算张量的自然对数。此外，可以使用 `tf.train.AdamOptimizer` 来定义优化器，使用 `model.trainable_variables` 来获取所有可训练的变量。