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Gluon框架簡化深度學習模型的定義和訓練主要體現在以下幾個方面：
動態圖方式：Gluon框架采用動態圖的方式定義模型，不需要預先定義靜態計算圖，這樣可以更加靈活地構建模型。用戶可以像編寫Python程序一樣定義模型，可以使用控制流結構（如條件判斷和循環），從而更加方便地實現復雜的模型。
模塊化設計：Gluon框架提供了一系列模塊化的API，如層（layers）、損失函數（losses）、優化器（optimizers）等，用戶可以直接調用這些API來構建模型，無需自己手動實現這些組件。這樣可以大大簡化模型的定義過程，提高開發效率。
自動求導：Gluon框架支持自動求導功能，用戶只需要定義模型的前向傳播過程，框架會自動計算梯度并更新模型參數。這樣可以避免手動計算梯度的繁瑣工作，簡化訓練過程。
集成MXNet引擎：Gluon框架是基于MXNet引擎開發的，可以充分利用MXNet的性能優勢，如多GPU支持、混合精度計算等，從而加速模型訓練過程。
總之，Gluon框架通過動態圖方式、模塊化設計、自動求導和MXNet引擎的優勢，實現了深度學習模型的簡化定義和訓練，為用戶提供了更加方便、高效的深度學習開發環境。
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