使用tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell的call方法时能否修改dropout率？

当然可以修改dropout率！你的代码结构其实已经为动态调整dropout率做好了准备，核心就在于你用了占位符dropout_ph来定义output_keep_prob。下面给你拆解清楚：

• 首先看你的DropoutWrapper配置：
  你用了variational_recurrent=True并指定了dtype，同时把output_keep_prob设为1-dropout_ph——这个占位符就是动态调整的关键。它不是固定的数值，而是可以在运行时喂入不同值的变量。

• 调用call方法时怎么修改？
  其实不需要直接在call方法里传参数修改，而是在执行模型（比如用session.run或者tf.function传入数据）时，通过feed_dict（或者tf.function的输入参数）给dropout_ph喂不同的值：

  • 训练时：你可以传入比如0.2，这样output_keep_prob=0.8，也就是保留80%的输出；
  • 预测时：传入0.0，让output_keep_prob=1.0，完全关闭dropout，避免预测结果的随机性。

举个预测时的简单示例（假设你已经拿到了cell的输出和状态）：

# 预测时关闭dropout
predict_output, predict_state = sess.run(
    [cell_output, cell_state],
    feed_dict={
        dropout_ph: 0.0,
        # 其他输入占位符...
    }
)

• 额外提醒：
  你设置的variational_recurrent=True很重要，它让dropout mask在整个序列的时间步中保持一致，这对RNN的稳定性和效果很有帮助，同时也不影响你动态调整dropout率的能力。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者林彥君