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到目前为止，我们忽略了建立网络时需要做的以下这些事情：
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我们定义了网络架构，但没有指定输入维度。
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我们添加层时没有指定前一层的输出维度。
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我们在初始化参数时，甚至没有足够的信息来确定模型应该包含多少参数。
有些读者可能会对我们的代码能运行感到惊讶。 毕竟，深度学习框架无法判断网络的输入维度是什么。 这里的诀窍是框架的延后初始化（defers initialization）， 即直到数据第一次通过模型传递时，框架才会动态地推断出每个层的大小。
在以后，当使用卷积神经网络时， 由于输入维度（即图像的分辨率）将影响每个后续层的维数， 有了该技术将更加方便。 现在我们在编写代码时无须知道维度是什么就可以设置参数， 这种能力可以大大简化定义和修改模型的任务。 接下来，我们将更深入地研究初始化机制。
实例化网络
from mxnet import np, npx
from mxnet.gluon import nnnpx.set_np()def get_net():net = nn.Sequential()net.add(nn.Dense(256, activation='relu'))net.add(nn.Dense(10))return netnet = get_net()此时，因为输入维数是未知的，所以网络不可能知道输入层权重的维数。 因此，框架尚未初始化任何参数，我们通过尝试访问以下参数进行确认。
print(net.collect_params)
print(net.collect_params())<bound method Block.collect_params of Sequential((0): Dense(-1 -> 256, Activation(relu))(1): Dense(-1 -> 10, linear) )> sequential0_ (Parameter dense0_weight (shape=(256, -1), dtype=float32)Parameter dense0_bias (shape=(256,), dtype=float32)Parameter dense1_weight (shape=(10, -1), dtype=float32)Parameter dense1_bias (shape=(10,), dtype=float32) )
注意，当参数对象存在时，每个层的输入维度为-1。 MXNet使用特殊值-1表示参数维度仍然未知。 此时，尝试访问net[0].weight.data()将触发运行时错误， 提示必须先初始化网络，然后才能访问参数。 现在让我们看看当我们试图通过initialize函数初始化参数时会发生什么。
net.initialize()
net.collect_params()[07:01:36] ../src/storage/storage.cc:196: Using Pooled (Naive) StorageManager for CPU
sequential0_ (Parameter dense0_weight (shape=(256, -1), dtype=float32)Parameter dense0_bias (shape=(256,), dtype=float32)Parameter dense1_weight (shape=(10, -1), dtype=float32)Parameter dense1_bias (shape=(10,), dtype=float32) )
如我们所见，一切都没有改变。 当输入维度未知时，调用initialize不会真正初始化参数。 而是会在MXNet内部声明希望初始化参数，并且可以选择初始化分布。
接下来让我们将数据通过网络，最终使框架初始化参数。
X = np.random.uniform(size=(2, 20))
net(X)net.collect_params()sequential0_ (Parameter dense0_weight (shape=(256, 20), dtype=float32)Parameter dense0_bias (shape=(256,), dtype=float32)Parameter dense1_weight (shape=(10, 256), dtype=float32)Parameter dense1_bias (shape=(10,), dtype=float32) )
一旦我们知道输入维数是20，框架可以通过代入值20来识别第一层权重矩阵的形状。 识别出第一层的形状后，框架处理第二层，依此类推，直到所有形状都已知为止。 注意，在这种情况下，只有第一层需要延迟初始化，但是框架仍是按顺序初始化的。 等到知道了所有的参数形状，框架就可以初始化参数。