如何使用 RNNCells 将 dropout 添加到我的 tensorflow 神经网络中？答案

【问题标题】：How add dropout into my tensorflow neural network with RNNCells?如何使用 RNNCells 将 dropout 添加到我的 tensorflow 神经网络中？
【发布时间】：2019-05-30 09:14:57
【问题描述】：

我有一些神经网络（张量流）

    n_steps = 10
    n_inputs = 3
    n_outputs = 1
    n_neurons = 100
    n_layers = 3
    X = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_inputs])
    y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_outputs])

    layers = []
    for i in range(n_layers):
        layers.append(tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(num_units=n_neurons, activation=tf.nn.relu))


    multi_layer_cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(layers)

    rnn_outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(multi_layer_cell, X, dtype=tf.float32)

这样（下）是正确的吗？它正在工作，但我不确定；）

training = tf.placeholder_with_default(True,shape=())
X_dropout = tf.layers.dropout(X,dropout_rate,training=training)
rnn_outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(multi_layer_cell, X_dropout, dtype=tf.float32)

如何在这个神经网络中加入 tensorflow dropout？

感谢您的任何建议！

【问题讨论】：

标签： tensorflow recurrent-neural-network dropout

【解决方案1】：

您的代码只是丢失了输入 X，您应该使用 tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(link)。

layers = []
for i in range(n_layers):
    layers.append(tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(num_units=n_neurons
                                                                            , activation=tf.nn.relu)
                                                ,output_keep_prob=1-dropout_rate))

【讨论】：