MXnet-initializer

为了能够用NDarray来初始化block或者layer，想了几个办法：假设现在有两个矩阵weight和bias，需要初始化的层叫conv

1. mx.init.Load()
   conv.initialize(init=mx.init.Load({"weight":weight,"bias":bias}, ctx=ctx)
2. mx.init.register()自定义初始化

@mx.init.register
class myInitializer(mx.init.Initializer):
    def __init__(self, weight,bias):
        super(myInitializer,self).__init__()
        self.weight = weight
        self.bias = bias
    def _init_weight(self, _, arr):
        arr[:] = self.weight
    def _init_bias(self, _, arr):
        arr[:] = self.bias
conv.initialize(init=myInitializer(weight,bias), ctx=ctx)

3. mx.init.Constant()
4. conv.weight.set_data()
   参考

注意点

• 在前两种initialize()操作结束后，conv.weight._data里面并没有数据，是None，而是在conv.weight._differred_init中存着：

  
  image.png
  image.png
  

  暂时的理解是只有通过一次前向传播，这些数据才会真正被初始化，所以之后都要加上一个前传的过程。