在Gluon中，可以通過initialize()方法來對模型進行初始化，并通過collect_params()方法來獲取模型的所有參數，并設置它們的參數（如初始化方法、正則化等）。
以下是一個示例代碼，演示如何在Gluon中實現模型的初始化和參數設置：
from mxnet.gluon import nn
# 定義一個簡單的神經網絡模型
net = nn.Sequential()
net.add(nn.Dense(10, activation='relu'))
net.add(nn.Dense(1))
# 初始化模型參數
net.initialize(mx.init.Xavier(), force_reinit=True)
# 獲取模型的所有參數
params = net.collect_params()
# 設置參數的正則化
for param in params.values():
param.initialize(init=mx.init.Normal(sigma=0.01), force_reinit=True)
# 打印模型參數和初始化方法
for param in params.values():
print(param.name, param.init)
在這個示例中，我們首先定義了一個簡單的神經網絡模型，并使用initialize()方法對模型進行初始化，設置初始化方法為Xavier。然后通過collect_params()方法獲取模型的所有參數，再對每個參數設置初始化方法為Normal，并打印參數名和初始化方法。
通過這種方式，我們可以方便地對模型的初始化方法和參數進行設置。
