Dropout案例演示
# 导入必备工具包
import torch
# 预定义的网络层torch.nn, 工具开发者已经帮助我们开发好的一些常用层,
# 比如，卷积层, lstm层, embedding层等, 不需要我们再重新造轮子.
import torch.nn as nn
# 置零比例
m = nn.Dropout(p=0.2)
input = torch.randn(4,5)
output = m(input)
print(output)
"""
tensor([[-0.0000, -0.0000, -0.0178, -2.4944, 0.4807],
[ 1.1298, -0.7785, -0.2947, -2.9571, -1.3370],
[ 0.0748, 0.1100, 2.5367, 0.0000, 0.0000],
[-0.5269, -2.4903, 1.7516, -0.0658, -1.4673]])
"""
原文地址：https://blog.csdn.net/w13716207404/article/details/140731165
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