怎么设置两个dropout的值

在神经网络中，为了防止过拟合，通常会使用dropout技术。当我们使用多个dropout层时，可以为每个dropout层设置不同的丢弃率（dropout rate）。

在Python中，使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow时，可以通过指定dropout层的p参数来设置丢弃率。例如，如果我们要设置一个丢弃率为0.2的dropout层，可以使用以下代码：

import torch.nn as nn

dropout1 = nn.Dropout(p=0.2)

同样地，如果我们要设置另一个丢弃率为0.5的dropout层，可以使用以下代码：

dropout2 = nn.Dropout(p=0.5)

这样就可以设置两个不同的dropout层的丢弃率。