使用MXNet进行深度学习主要有以下几个步骤：
1. 安装MXNet：可以通过pip命令进行安装，例如`pip install mxnet`。
2. 导入MXNet库：在Python脚本中导入MXNet库，例如`import mxnet as mx`。
3. 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。
4. 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()`。
5. 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()`。
6. 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()`。
7. 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。
8. 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。
9. 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。
10. 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。
