阅读量:5
在Gluon中，可以通过initialize()方法来对模型进行初始化，并通过collect_params()方法来获取模型的所有参数，并设置它们的参数（如初始化方法、正则化等）。
以下是一个示例代码，演示如何在Gluon中实现模型的初始化和参数设置：
from mxnet.gluon import nn # 定义一个简单的神经网络模型 net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(10, activation='relu')) net.add(nn.Dense(1)) # 初始化模型参数 net.initialize(mx.init.Xavier(), force_reinit=True) # 获取模型的所有参数 params = net.collect_params() # 设置参数的正则化 for param in params.values(): param.initialize(init=mx.init.Normal(sigma=0.01), force_reinit=True) # 打印模型参数和初始化方法 for param in params.values(): print(param.name, param.init) 在这个示例中，我们首先定义了一个简单的神经网络模型，并使用initialize()方法对模型进行初始化，设置初始化方法为Xavier。然后通过collect_params()方法获取模型的所有参数，再对每个参数设置初始化方法为Normal，并打印参数名和初始化方法。
通过这种方式，我们可以方便地对模型的初始化方法和参数进行设置。
