帮我写一个droppath的代码

好的，以下是一个简单的droppath代码实现：

import torch
import torch.nn.functional as F

class DropPath(torch.nn.Module):
    def __init__(self, drop_prob=0.5):
        super(DropPath, self).__init__()
        self.drop_prob = drop_prob

    def forward(self, x):
        if not self.training or self.drop_prob == 0.:
            return x
        keep_prob = 1 - self.drop_prob
        shape = (x.size(0),) + (1,) * (x.dim() - 1)
        mask = torch.empty(shape, dtype=x.dtype, device=x.device).bernoulli_(keep_prob)
        mask = mask / keep_prob
        mask = mask.expand_as(x)
        return mask * x

在这个实现中，DropPath类接受一个drop_prob参数，该参数表示DropPath的概率。在forward函数中，如果网络处于非训练状态或者drop_prob为0，那么就直接返回输入的张量。否则，将计算一个掩码mask，用于随机将一部分神经元的输出置为0，这部分神经元的比例即为drop_prob。掩码的值服从伯努利分布，即为0或1，然后将0和1的值除以keep_prob以使得掩码的期望值为1。最后，将掩码乘以输入的张量即可。