paddle当中卷积核如何参数初始化

在PaddlePaddle中，卷积核的参数初始化可以通过设置`weight_initializer`来实现。

常用的初始化方式包括以下几种：

1. `fluid.initializer.Constant(value=0.0)`：常数初始化，所有元素均初始化为给定值。
2. `fluid.initializer.NormalInitializer(loc=0.0, scale=1.0, seed=0)`：正态分布初始化，均值为 loc，标准差为 scale。
3. `fluid.initializer.UniformInitializer(low=-1.0, high=1.0, seed=0)`：均匀分布初始化，范围为 [low, high] 之间。
4. `fluid.initializer.XavierInitializer(uniform=True, fan_in=None, fan_out=None, seed=0)`：Xavier 初始化，根据输入输出的维度自动确定均匀或正态分布。

以下是一个使用Xavier初始化卷积核的例子：

import paddle.fluid as fluid

conv = fluid.layers.conv2d(
    input=input,
    num_filters=32,
    filter_size=3,
    stride=1,
    padding=1,
    param_attr=fluid.initializer.XavierInitializer(),
    bias_attr=False)

在上面的例子中，`param_attr`参数指定了卷积核的初始化方式，使用了Xavier初始化。如果需要对偏置进行初始化，可以通过`bias_attr`参数来设置。