tf.nn.dropout介绍

tf.nn.dropout 中参数 keep_prob :每一个元素被保存下的概率。

 tf.layer.dropout 中参数 rate :每一个元素丢弃的概率。

在tf.nn.dropout中：

def dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None)

x：上一层传下载的tensor。（一般用于全连接层后面）

keep_prob：每一个神经元被丢弃的概率，比如0.5。（在这里并不是真正被丢掉，而是在这一轮的训练中不更新这个神经元的权值，权值在这一轮训练被保留，下一轮训练可能又会被更新。）

seed：不重要，不做解释。

name：指定dropout操作的名字。

注意：

1、dropout必须设置概率keep_prob,keep_prob应初始化为占位符placeholder。如：

       keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)  

2、train的时候才是dropout起作用的时候,test的时候不应该让dropout起作用。