安装完MXNet之后，运行了官网的手写体识别的例子，这个相当于深度学习的Hello world了吧。。
http://mxnet.io/tutorials/python/mnist.html
运行的过程中开始想的是新建一个文件夹专门存放我的工程，但是在导入mxnet的过程中又出现了错，于是将minist的脚本文件放在了与mxnet平行的目录下，可以运行，并且十分节省显存！！但是有以下的问题：
1、在GTX1080的显卡上训练，网络是不收敛的，但是在980或者更旧的显卡上就可以，在github上也有别人遇到了一样的问题，目前不知道如何解决；
2、在开始发现GTX1080训练不首先之后，我就想尝试CPU的训练，但是将mx.model.FeedForward（）中的参数由GPU直接改成CPU后报错，后来想了一下，因为mxnet的GPU和CPU的版本是分开的，编译生成的dll也不同，由于我下载的是GPU版本的dll，因此运行cpu模式不可行，如果要采用cpu进行训练的话，就需要下载相应的cpu版本的dll才可以；
现在还是下载别人编译好的dll，没有自己进行编译，这样比较受限，因为不能在代码级别进行调试与修改，如果需要打印出来调试信息或者需要按照自己的需求进行修改时，这样就不可行了。