使用内置参数初始化

MindSpore提供了多种网络参数初始化的方式，并在部分算子中封装了参数初始化的功能。本节以Conv2d为例，分别介绍如何使用Initializer子类，字符串进行参数初始化。

Initializer初始化

Initializer是MindSpore内置的参数初始化基类，所有内置参数初始化方法均继承该类。mindspore.nn中提供的神经网络层封装均提供weight_init、bias_init等入参，可以直接使用实例化的Initializer进行参数初始化。样例如下：

import numpy as np

import mindspore.nn as nn

import mindspore as ms

from mindspore.common.initializer import Normal, initializer

input_data = ms.Tensor(np.ones([1, 3, 16, 50], dtype=np.float32))

# 卷积层，输入通道为3，输出通道为64，卷积核大小为3*3，权重参数使用正态分布生成的随机数

net = nn.Conv2d(3, 64, 3, weight_init=Normal(0.2))

# 网络输出

output = net(input_data)

字符串初始化

除使用实例化的Initializer外，MindSpore也提供了参数初始化简易方法，即使用参数初始化方法名称的字符串。此方法使用Initializer的默认参数进行初始化。样例如下：

import numpy as np

import mindspore.nn as nn

import mindspore as ms

net = nn.Conv2d(3, 64, 3, weight_init='normal')

output = net(input_data)

自定义参数初始化

通常情况下，MindSpore提供的默认参数初始化可以满足常用神经网络层的初始化需求，在遇到需要自定义的参数初始化方法时，可以继承Initializer自定义参数初始化方法。下面以XavierNormal为例介绍自定义参数初始化方法：

Cell遍历初始化

除了使用weight_init, bias_init等mindspore.nn接口提供的入参外，我们也习惯于先构造完整神经网络，然后对weight、bias等参数进行统一管理。此时需要先构造网络并实例化，然后对Cell进行遍历，并对参数进行赋值。下面是一个简单的样例：