在Gluon中，可以通过initialize()方法来对模型进行初始化，并通过collect_params()方法来获取模型的所有参数，并设置它们的参数（如初始化方法、正则化等）。
以下是一个示例代码，演示如何在Gluon中实现模型的初始化和参数设置：
from mxnet.gluon import nn
# 定义一个简单的神经网络模型
net = nn.Sequential()
net.add(nn.Dense(10, activation='relu'))
net.add(nn.Dense(1))
# 初始化模型参数
net.initialize(mx.init.Xavier(), force_reinit=True)
# 获取模型的所有参数
params = net.collect_params()
# 设置参数的正则化
for param in params.values():
param.initialize(init=mx.init.Normal(sigma=0.01), force_reinit=True)
# 打印模型参数和初始化方法
for param in params.values():
print(param.name, param.init)
在这个示例中，我们首先定义了一个简单的神经网络模型，并使用initialize()方法对模型进行初始化，设置初始化方法为Xavier。然后通过collect_params()方法获取模型的所有参数，再对每个参数设置初始化方法为Normal，并打印参数名和初始化方法。
通过这种方式，我们可以方便地对模型的初始化方法和参数进行设置。
