功能
Dropout 采用输入浮点张量、可选输入比率（浮点标量）和可选输入training_mode（bool标量）。它产生两个张量输出output（浮点张量）和mask（可选）。如果training_mode为true，则输出Y将为随机dropout；请注意，此 Dropout按以下公式缩放掩码输入数据，因此要将训练后的模型转换为推理模式， 用户可以简单地不传递input或将其设置为false。
输入
- data：输入Tensor，数据类型：float16、float。
- ratio（可选）：随机dropout的比率，值为[0， 1），默认为0.5，数据类型：float16、float。
- training_mode(可选)：如果设置为 true，则表示dropout正在用于训练，除非明确指定，否则它是false。如果为false，则忽略ratio，并且该操作模拟推理模式，在该模式下，不会从输入数据中删除任何内容，如果请求mask 作为输出，它将包含所有1，数据类型：bool。
输出
- output：输出Tensor，数据类型：和输入data一致。
- mask(可选)： 输出Tensor，输出掩码，数据类型：bool。
约束与限制
无。
支持的ONNX版本
Opset v8/v9/v10/v11/v12/v13/v14/v15/v16/v17/v18