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F.dropout与nn.Dropout的区别

时间: 2023-09-16 08:13:58 浏览: 166

tf API：网络构建模块tf.nn，tf.layers， tf.contrib

在使用tensorflow构建神经网络时，经常看到tf.nn，tf.layers，tf.contrib这三个模块，它们有很多函数的功能是相同的，部分可以混用，这就导致使用者很容易被迷惑，本文在此做一下笔记以理清思路。 tf.nn：用于原始神经网络（NN）操作的包装程序，属于基础操作，常见包括卷积（conv、conv_transpose、dilation2D、separable_conv）、池化（avg_pool，max_pool）、归一化（batch_normalization）、部分loss（ctc_loss）、激活函数（relu，crelu、swish）、分类操作（softmax）、Dro

F.dropout与nn.Dropout在功能上并没有本质的区别，它们都用来在训练过程中对输入进行dropout操作，以减少过拟合的风险。两者的代码实现也非常相似，实际上nn.Dropout的前向函数就是调用了F.dropout函数。然而，存在一个微小的区别在于在模型评估（model.eval）时的使用。如果使用F.dropout，在模型评估时仍然会对输入进行dropout操作，除非手动进行相应调整。而nn.Dropout则会自动处理这一步骤，确保在模型评估阶段dropout操作不会执行。所以，如果希望在模型评估时不进行dropout操作，可以使用nn.Dropout。同时，如果使用F.dropout并进行相应的调整，也能达到和nn.Dropout相同的效果。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【Pytorch基础】torch.nn.dropout和torch.nn.F.dropout区别](https://blog.csdn.net/zfhsfdhdfajhsr/article/details/119642423)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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self.dropout = nn.Dropout(config.dropout)

self.dropout = nn.Dropout(dropout)

self.dropout = nn.Dropout(config.dropout)中的config是什么意思

self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

self.dropout = nn.dropout(0.6)

self.dropout = nn.Dropout(dropout[1])是什么意思

self.fc1 = nn.Linear(20384, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, 10) self.relu = nn.ReLU() self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)

解释下 self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)

self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(32*6*6,256), nn.Dropout(p=0.5), # dropout层 nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(256,128), nn.Dropout(p=0.5), # dropout层 nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(128,10) )

self.ap = nn.AdaptiveAvgPool1d(8) self.l = nn.Sequential( nn.Linear(256,128), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(128,7), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5)

self.dropout1 = nn.Dropout(dropout)

解释一下这段python代码:class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 2) self.dropout1 = nn.Dropout(0.25) self.dropout2 = nn.Dropout(0.5) self.fc1 = nn.Linear(3136, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 5)

self.dropout = torch.nn.Dropout(p=dropout)

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self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(3266,256), nn.Dropout(p=0.5), # dropout层 nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(256,128), nn.Dropout(p=0.5), # dropout层 nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(128,10) )

解释一下这段python代码:class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 2) self.dropout1 = nn.Dropout(0.25) self.dropout2 = nn.Dropout(0.5) self.fc1 = nn.Linear(3136, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 5)

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