MindSpore进行模型训练时如何初始化权重

MindSpore提供了多种初始化权重的方法，可以通过在模型定义中的参数中指定相应的初始化方法来进行权重初始化。以下是一些常用的初始化方法：

1. 随机初始化：可以使用`Normal`或`Uniform`方法进行随机初始化，分别按照正态分布和均匀分布进行随机初始化。

2. 零初始化：可以使用`Zero`方法进行零初始化，将所有权重初始化为0。

3. 常数初始化：可以使用`Const`方法进行常数初始化，将所有权重初始化为指定常数。

4. Xavier初始化：可以使用`XavierUniform`或`XavierNormal`方法进行Xavier初始化，可以有效地避免梯度消失或梯度爆炸。

5. He初始化：可以使用`HeUniform`或`HeNormal`方法进行He初始化，适用于使用ReLU激活函数的神经网络。

例如，以下代码演示了使用Xavier初始化方法对神经网络模型进行权重初始化：

import mindspore.nn as nn
from mindspore.common.initializer import XavierUniform

class Net(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Dense(10, 20, weight_init=XavierUniform())

    def construct(self, x):
        x = self.fc1(x)
        return x

在上面的代码中，`fc1`是一个包含10个输入特征和20个输出特征的全连接层，使用`XavierUniform`方法对其权重进行初始化。