为什么mxnet.gluon.nn.Dense对象的权重矩阵没有形状？

mxnet.gluon.nn.Dense对象的权重矩阵没有形状是因为在MXNet的Gluon库中，Dense层的权重矩阵是延迟初始化的。延迟初始化是一种优化策略，它允许在网络的前向传播过程中根据输入数据的形状自动推断权重矩阵的形状。

具体来说，当创建一个Dense层对象时，权重矩阵并没有被立即初始化，而是在第一次前向传播时根据输入数据的形状进行初始化。这种延迟初始化的设计可以使得网络的构建更加灵活，因为在创建网络时无需提前指定权重矩阵的形状，而是根据实际输入数据的形状进行自动推断。

权重矩阵的形状对于Dense层的功能和性能非常重要。它决定了输入数据的维度和输出数据的维度之间的线性变换关系。在Dense层中，权重矩阵的形状由输入数据的维度和输出数据的维度决定。例如，如果输入数据的形状是(batch_size, input_dim)，输出数据的形状是(batch_size, output_dim)，那么权重矩阵的形状将是(input_dim, output_dim)。

在MXNet的Gluon库中，可以通过调用Dense层对象的initialize()方法来手动初始化权重矩阵。initialize()方法可以接受一个初始化器（Initializer）作为参数，用于指定权重矩阵的初始化方式。常用的初始化器包括正态分布初始化器（Normal）、均匀分布初始化器（Uniform）、Xavier初始化器（Xavier）等。

总之，mxnet.gluon.nn.Dense对象的权重矩阵没有形状是因为它采用了延迟初始化的设计，可以根据输入数据的形状自动推断权重矩阵的形状。通过调用initialize()方法可以手动初始化权重矩阵，并指定初始化方式。