Python tf.compat.v1.layers.dropout用法及代碼示例

將 Dropout 應用於輸入。

用法

tf.compat.v1.layers.dropout(
    inputs, rate=0.5, noise_shape=None, seed=None, training=False, name=None
)

遷移到 TF2

警告：這個 API 是為 TensorFlow v1 設計的。繼續閱讀有關如何從該 API 遷移到本機 TensorFlow v2 等效項的詳細信息。見TensorFlow v1 到 TensorFlow v2 遷移指南有關如何遷移其餘代碼的說明。

此 API 是一個遺留 api，僅與 Eager Execution 和 tf.function 兼容，如果您將其與 tf.compat.v1.keras.utils.track_tf1_style_variables 結合使用

請參閱遷移指南的 tf.layers 模型映射部分，了解如何在 TF2 中將 TensorFlow v1 模型與 Keras 一起使用。

對應的 TensorFlow v2 層是 tf.keras.layers.Dropout 。

到原生 TF2 的結構映射

支持的參數均未更改名稱。

前：

y = tf.compat.v1.layers.dropout(x)

後：

要使用 TF1 函數層遷移代碼，請使用 Keras 函數 API：

x = tf.keras.Input((28, 28, 1))
 y = tf.keras.layers.Dropout()(x)
 model = tf.keras.Model(x, y)

Dropout 包括在訓練期間的每次更新時將輸入單元的分數 rate 隨機設置為 0，這有助於防止過度擬合。保留的單元按 1 / (1 - rate) 縮放，因此它們的總和在訓練時和推理時不變。