在MXNet中，可以使用gluon.nn模块来搭建网络结构。下面是一个简单的示例：
from mxnet import gluon
from mxnet.gluon import nn
# 定义一个网络类
class MyNetwork(nn.Block):
def __init__(self, **kwargs):
super(MyNetwork, self).__init__(**kwargs)
# 定义网络的层
self.conv = nn.Conv2D(channels=32, kernel_size=3, activation='relu')
self.pool = nn.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2)
self.fc = nn.Dense(units=10)
# 定义前向传播函数
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = self.pool(x)
x = x.flatten()
x = self.fc(x)
return x
# 创建网络实例
net = MyNetwork()
# 打印网络结构
print(net)
在这个例子中，我们创建了一个名为MyNetwork的网络类，继承自nn.Block类。在__init__函数中定义了网络的层，包括一个卷积层、一个池化层和一个全连接层。在forward函数中定义了前向传播的操作，即通过卷积层、池化层和全连接层对输入数据进行处理，最后返回网络的输出。
通过调用net.initialize()方法，可以初始化网络的参数。然后，可以通过net(X)来进行前向传播计算。
这只是一个简单示例，实际上可以根据需要设置更复杂的网络结构。MXNet提供了许多不同类型的层和激活函数，可以根据具体需求进行选择和组合。
