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/**
 * @license
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 * =============================================================================
 */
 
import {Tensor} from '../tensor';
import {convertToTensor} from '../tensor_util_env';
import {TensorLike} from '../types';
import * as util from '../util';
 
import {randomUniform} from './array_ops';
import {getNoiseShape} from './dropout_util';
import {op} from './operation';
 
/**
 * Computes dropout.
 *
 * ```js
 * const x = tf.tensor1d([1, 2, 2, 1]);
 * const rate = 0.75;
 * const output = tf.dropout(x, rate);
 * output.print();
 * ```
 *
 * @param x A floating point Tensor or TensorLike.
 * @param rate A float in the range [0, 1). The probability that each element
 *   of x is discarded.
 * @param noiseShape An array of numbers of type int32, representing the
 * shape for randomly generated keep/drop flags. If the noiseShape has null
 * value, it will be automatically replaced with the x's relative dimension
 * size. Optional.
 * @param seed Used to create random seeds. Optional.
 * @returns A Tensor of the same shape of x.
 */
/** @doc {heading: 'Operations', subheading: 'Dropout'} */
function dropout_(
    x: Tensor|TensorLike, rate: number, noiseShape?: number[],
    seed?: number|string): Tensor {
  const $x = convertToTensor(x, 'x', 'dropout');
 
  util.assert(
      $x.dtype === 'float32',
      () => `x has to be a floating point tensor since it's going to be ` +
          `scaled, but got a ${$x.dtype} tensor instead.`);
  util.assert(
      rate >= 0 && rate < 1,
      () => `rate must be a float in the range [0, 1), but got ${rate}.`);
 
  if (rate === 0) {
    return x instanceof Tensor ? $x.clone() : $x;
  }
 
  const $noiseShape = getNoiseShape($x, noiseShape);
  const keepProb = 1 - rate;
  const multiplier = randomUniform($noiseShape, 0, 1, 'float32', seed)
                         .add(keepProb)
                         .floor()
                         .div(keepProb);
 
  return $x.mul(multiplier);
}
 
export const dropout = op({dropout_});