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mindspore.ops.Dropout2D
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.. py:class:: mindspore.ops.Dropout2D(keep_prob=0.5)
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在训练期间，根据概率 :math:`1-keep\_prob` ，随机地将一些通道设置为0，且服从伯努利分布。（对于shape为 :math:`(N, C, H, W)` 的四维Tensor，通道特征图指的是shape为 :math:`(H, W)` 的二维特征图。）
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Dropout2D 可以提高通道特征图之间的独立性。
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.. note::
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保持概率 :math:`keep\_prob` 等于 :func:`mindspore.ops.dropout2d` 中的 :math:`1 - p` 。
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参数：
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- **keep_prob** (float，可选) - 输入通道保留率，数值范围在0到1之间，例如 `keep_prob` = 0.8，意味着过滤20%的通道。默认值： ``0.5`` 。
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输入：
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- **x** (Tensor) - shape为 :math:`(N, C, H, W)` 的四维张量，其中N是批次大小，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。
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输出：
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- **output** (Tensor) - shape和数据类型与 `x` 相同。
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- **mask** (Tensor) - shape与 `x` 相同，数据类型为bool。
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异常：
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- **TypeError** - `x` 不是Tensor。
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- **TypeError** - `keep_prob` 的数据类型不是float。
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- **ValueError** - `keep_prob` 值不在 `[0.0，1.0]` 之间。
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- **ValueError** - `x` 的维度不等于4。
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