网络符号编程通常用于深度学习框架中，如MXNet。以下是一个使用MXNet进行符号编程的基本示例：
导入MXNet库
```python
import mxnet as mx
```
定义符号变量
```python
input = mx.sym.Variable（'data'） 生成一个符号变量，名字是可以随便取的
```
定义网络结构
```python
fc1 = mx.sym.FullyConnected（data=input, num_hidden=128, name='fc1'） 全连接层
```
定义输出
```python
output = fc1 输出符号变量
```
执行符号计算
```python
executor = mx.executor.Executor（）
outputs = executor.forward（symbol=output）
```
获取输出值
```python
print（outputs） 输出计算结果
```
完整的代码示例如下：
```python
import mxnet as mx
定义符号变量
input = mx.sym.Variable（'data'）
定义全连接层
fc1 = mx.sym.FullyConnected（data=input, num_hidden=128, name='fc1'）
定义输出
output = fc1
执行符号计算
executor = mx.executor.Executor（）
outputs = executor.forward（symbol=output）
获取输出值
print（outputs）
```
建议
理解符号编程的优势：符号编程可以让你在定义计算图时更加直观和灵活，尤其是在模型结构较为复杂时。
掌握MXNet的API：MXNet提供了丰富的API来定义各种层、损失函数和优化器。熟悉这些API可以帮助你更高效地进行符号编程。
调试和测试：在实际应用中，可能需要调试和测试符号计算的结果。可以使用MXNet的调试工具和日志功能来确保计算的正确性。
希望这个示例能帮助你入门网络符号编程。