用MXNet框架写个CNN

MXNet是一个流行的深度学习框架，可以用来构建和训练卷积神经网络（CNN）。

要使用MXNet框架写一个CNN，首先需要安装MXNet。您可以通过运行以下命令来安装MXNet：

pip install mxnet

然后，您可以使用MXNet中的`gluon`模块来构建CNN。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用MXNet的`gluon`模块构建一个简单的CNN：

import mxnet as mx
from mxnet import nd, gluon, init

# 定义网络
net = gluon.nn.Sequential()
with net.name_scope():
    net.add(gluon.nn.Conv2D(channels=20, kernel_size=5, activation='relu'))
    net.add(gluon.nn.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2))
    net.add(gluon.nn.Conv2D(channels=50, kernel_size=5, activation='relu'))
    net.add(gluon.nn.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2))
    net.add(gluon.nn.Flatten())
    net.add(gluon.nn.Dense(128, activation="relu"))
    net.add(gluon.nn.Dense(10))

# 初始化模型参数
net.initialize(init=init.Xavier())

# 定义损失函数和优化算法
loss_fn = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()
trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.1})

# 训练模型
for epoch in range(10):
    cumulative_loss = 0
    for features, labels in train_data:
        features = features.as_in_context(ctx)
        labels = labels.as_in_context(ctx)
        with mx.autograd.record():
            output = net(features)
            loss = loss_fn(output, labels)
        loss.backward()
        trainer.step(batch_size)
        cumulative_loss += loss.mean().asscalar()
    train_accuracy = evaluate