droppath在哪个库中怎么引用

`droppath` 是在 PyTorch 中的 `torch.nn.functional` 库中实现的。以下是一些参考代码，展示如何在 PyTorch 中使用 `droppath`：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(100, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training) # 使用F.dropout实现dropout
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training)
        return x

在上面的代码中，我们使用了 `F.dropout` 函数来实现 dropout。其中，`p` 参数表示 dropout 的概率，而 `training` 参数则表示当前是否处于训练模式。如果 `training=True`，则 dropout 会生效；如果 `training=False`，则 dropout 不会生效。

如果你想使用 `droppath`，可以使用类似的方式调用 `F.dropout` 函数。具体来说，你需要将 `p` 参数设置为 dropout 的概率，将 `training` 参数设置为模型当前是否处于训练模式，将 `inplace` 参数设置为 `True`，将 `path_dropout_prob` 参数设置为 `droppath` 的概率。例如：

x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training, inplace=True, path_dropout_prob=0.2)

注意，`droppath` 只在某些特殊的模型中使用，一般的模型中使用普通的 dropout 即可。