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在Gluon框架中，動態圖機制是通過使用符號式編程和命令式編程相結合的方式來實現的。在動態圖機制中，用戶可以使用命令式編程來定義神經網絡模型，并且可以即時執行和調試代碼，同時也可以使用符號式編程來優化和部署模型。
具體來說，當用戶在Gluon中定義神經網絡模型時，實際上是在構建一個計算圖。這個計算圖可以根據輸入數據動態的構建、執行和優化，而不需要預先定義靜態的計算圖。這種動態圖機制使得用戶能夠更加靈活地調試模型，同時也能夠更加高效地實現自定義的訓練邏輯。
總的來說，Gluon框架中的動態圖機制通過結合符號式編程和命令式編程的優勢，實現了一種靈活、高效的編程和訓練方式，使得用戶可以更加方便地構建和調試深度學習模型。
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