场景：dropout和Dropout区别

全网搜索tf.nn.dropout和tf.keras.layers.Dropout区别，发现好多都是错误的讲解，因此有必要进行一次实验和纠错。
tf.nn.dropout和tf.keras.layers.Dropout的区别，看本文就足够了。

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问题描述：

tf.nn.dropout和tf.keras.layers.Dropout的区别。

先实验一下，再出结论，代码如下：

import tensorflow as tf

x = tf.ones((10,10))
print("the orginal x is x_numpy() : ")
print(x.numpy())
x_after_nn_dropout = tf.nn.dropout(x=x,rate=0.2)  # 每个元素以rate的概率丢弃，随机丢弃一些特征，在训练和预测时都生效
print("x_after_nn_dropout.numpy()")
print(x_after_nn_dropout.numpy())

x_after_nn_dropout2 = tf.nn.dropout(x=x,rate=0.9999)  # 每个元素以rate的概率丢弃，随机丢弃一些特征，在训练和预测时都生效
print("x_after_nn_dropout2.numpy()")
print(x_after_nn_dropout2.numpy())

print("tf.nn.dropout(x, rate = 0.0) == x : ")
print(tf.nn.dropout(x, rate = 0.0) == x)
print("tf.nn.dropout(x, rate = 1) == x : ")
print(tf.nn.dropout(x, rate = 0.999) == x)

x_after_dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x)
print("x_after_dropout1.numpy(): ")
print(x_after_dropout1.numpy())  #tf.keras.layers.Dropout只会在训练fit时才会起作用，随机设定输入的值x=0，这个概率为输入的百分数
                                 #在模型预测(predict)时，不生效，所有神经元均保留也就是不进行dropout。所以我们常用的应该是这个。

运行结果如下：

the orginal x is x_numpy() : 
[[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
x_after_nn_dropout.numpy()
[[1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25]
 [1.25 1.25 0.   1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 0.   1.25]
 [1.25 1.25 0.   1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25]
 [1.25 1.25 1.25 1.25 0.   1.25 0.   0.   1.25 1.25]
 [0.   0.   1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 0.  ]
 [1.25 0.   1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 0.   1.25 1.25]
 [1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 0.   1.25]
 [1.25 1.25 1.25 0.   0.   1.25 1.25 1.25 0.   1.25]
 [1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 0.   0.  ]
 [1.25 1.25 1.25 1.25 0.   1.25 1.25 1.25 1.25 1.25]]
x_after_nn_dropout2.numpy()
[[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
tf.nn.dropout(x, rate = 0.0) == x : 
tf.Tensor(
[[ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]
 [ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]
 [ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]
 [ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]
 [ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]
 [ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]
 [ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]
 [ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]
 [ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]
 [ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]], shape=(10, 10), dtype=bool)
tf.nn.dropout(x, rate = 1) == x : 
tf.Tensor(
[[False False False False False False False False False False]
 [False False False False False False False False False False]
 [False False False False False False False False False False]
 [False False False False False False False False False False]
 [False False False False False False False False False False]
 [False False False False False False False False False False]
 [False False False False False False False False False False]
 [False False False False False False False False False False]
 [False False False False False False False False False False]
 [False False False False False False False False False False]], shape=(10, 10), dtype=bool)
 x_after_dropout1.numpy(): 
[[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]

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结论：

综合实验结果，得到如下结论。

• 1.tf.nn.dropout(x=x,rate=0.2) # 每个元素以rate的概率丢弃，也就是变成了0，在训练和预测时都生效
• 2.tf.nn.dropout(x=x,rate=0.9999) # rate增大时，基本上全部元素都只为了0
• 3.tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x) #只会在训练fit时才会起作用，随机设定输入的值x的某一维=0，这个概率为输入的百分数 ，训练fit才有效。在模型预测(predict)时，不生效，所有神经元均保留也就是不进行dropout。

所以我们常用的应该是这个tf.keras.layers.Dropout，里面数值就是我们需要丢弃掉神经元的比例，0.2就表示随机丢掉20%的神经元不激活。

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深层次原因：dropout是底层API，Dropout是高层API

产生这种结果的原因

• 1.tf.nn.dropout是底层API，功能很简单，没有其他额外的附加功能。因此，dropout就真的是在dropout，一个单一的函数。
• 2.tf.keras.layers.Dropout是个高层API，功能完善，他会区分当前状态是fit还是predict，如果是fit，他会把is_training = True，dropout生效；当遇到是predict、evalue时，is_training = False，dropout不生效。

也正是因为tf.keras.layers.Dropout帮我们实现了这一个功能，不然，自己要去实现这套东西，还挺复杂。