使用MXNet进行深度学习主要有以下几个步骤：
安装MXNet：可以通过pip命令进行安装，例如pip install mxnet。
导入MXNet库：在Python脚本中导入MXNet库，例如import mxnet as mx。
定义网络结构：使用MXNet的符号（Symbol）API来定义网络的结构，包括输入数据、网络层、激活函数等。
初始化模型参数：使用MXNet的初始化函数来初始化网络的参数，例如mx.init.Xavier()。
定义损失函数：选择适合问题的损失函数，例如交叉熵损失函数mx.gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()。
定义优化器：选择合适的优化算法来更新模型参数，例如随机梯度下降（SGD）优化器mx.optimizer.SGD()。
进行训练：使用训练数据集和测试数据集，使用MXNet的mx.gluon.Trainer类来进行模型训练。
模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算准确率、损失等指标。
模型保存与加载：使用MXNet的mx.model.save_checkpoint()函数将模型保存到磁盘上，使用mx.model.load_checkpoint()函数加载已保存的模型。
模型预测：使用训练好的模型进行预测，输入待预测的数据，通过模型的前向传播得到预测结果。
以上是使用MXNet进行深度学习的一般步骤，具体的实现会因具体的任务和数据集而有所不同。
