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mindspore.ops.dropout3d
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.. py:function:: mindspore.ops.dropout3d(input, p=0.5, training=True)
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在训练期间，以服从伯努利分布的概率 `p` 随机将输入Tensor的某些通道归零（对于形状为 `NCDHW` 的 `5D` Tensor，其通道特征图指的是后三维 `DHW` 形状的三维特征图）。
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例如，在批处理输入中 :math:`i\_th` 批， :math:`j\_th` 通道的 `input[i, j]` `3D` Tensor 是一个待处理数据。
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每个通道将会独立依据伯努利分布概率 `p` 来确定是否被清零。
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`dropout3d` 可以提高通道特征映射之间的独立性。
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参数：
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- **input** (Tensor) - 一个形状为 :math:`(N, C, D, H, W)` 的 `5D` Tensor，其中N是批处理大小，`C` 是通道数，`D` 是特征深度， `H` 是特征高度，`W` 是特征宽度。其数据类型应为int8、int16、int32、int64、float16、float32或float64。
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- **p** (float) - 通道的丢弃概率，介于 0 和 1 之间，例如 `p` = 0.8，意味着80%的清零概率。默认值：0.5。
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- **training** (bool) - 如果training为True, 则执行对 `input` 的某些通道概率清零的操作，否则，不执行。默认值：True。
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返回：
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- Tensor，输出，具有与输入 `input` 相同的形状和数据类型。
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异常：
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- **TypeError** - `input` 不是Tensor。
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- **TypeError** - `input` 的数据类型不是int8、int16、int32、int64、float16、float32或float64。
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- **TypeError** - `p` 的数据类型不是float。
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- **ValueError** - `p` 值不在 `[0.0,1.0]` 之间。
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- **ValueError** - `input` 的维度不等于5。
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