mxnet.initializer.Uniform()：均匀分布式随机初始化器

mxnet.initializer.Uniform()是一个均匀分布的随机初始化器，用于初始化MXNet的模型参数。均匀分布是指在一定范围内的数值等概率出现的分布。

使用例子如下：

首先，我们需要导入mxnet和numpy模块：

import mxnet as mx
import numpy as np

然后，我们可以创建一个形状为(2, 3)的NDArray，并利用Uniform初始化器对其进行初始化：

shape = (2, 3)
initializer = mx.initializer.Uniform()
arr = mx.nd.zeros(shape)
initializer(arr)

接下来，我们可以打印这个NDArray的值：

print(arr)

输出结果可能类似于：

[[0.23493719 0.35830075 0.5986539 ]
 [0.17605503 0.15625171 0.6714042 ]]

可以看到，初始化后的arr的值在0到1之间，并且每个值都是等概率地从均匀分布中随机选择的。

除了直接初始化一个NDArray外，我们还可以使用Uniform初始化器来初始化Symbol中的参数。Symbol是MXNet中定义计算图的数据结构。我们可以使用mx.sym.Variable来创建Symbol中的输入，然后利用Uniform初始化器对参数进行初始化，示例代码如下：

data = mx.sym.Variable('data')
weight = mx.sym.Variable('weight', init=mx.initializer.Uniform())
bias = mx.sym.Variable('bias', init=mx.initializer.Uniform())
output = mx.sym.FullyConnected(data=data, weight=weight, bias=bias, num_hidden=10)

在上面的代码中，我们定义了一个FullyConnected的Symbol，其中的权重weight和偏置bias都是用Uniform初始化器进行初始化的。

最后，我们可以创建一个Executor，将输入数据传入计算图中，并进行前向计算：

executor = output.simple_bind(ctx=mx.cpu(), data=(2, 3))
executor.forward(mx.nd.random.uniform(low=0, high=1, shape=shape))

在上面的代码中，我们创建了一个Executor，并将输入数据传入计算图中进行前向计算。首先，我们使用output.simple_bind方法绑定计算图和设备信息。然后，调用Executor的forward方法，并传入输入数据（即一个随机初始化的NDArray）。

通过以上例子，我们可以看到Uniform初始化器的使用方式和效果。它可以用于初始化模型参数，使得模型在训练过程中能更快、更有效地学习到数据的特征。