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在Gluon框架中，模型訓練的過程通常包括以下幾個步驟：
數據準備：首先需要準備訓練數據集和測試數據集，并對數據進行預處理和加載。
定義模型：在Gluon中，可以通過繼承gluon.Block類來定義自己的模型，也可以使用預定義的模型。然后定義模型的結構、參數和初始化方法。
初始化模型參數：使用gluon.Trainer類和gluon.Trainer類可以定義優化算法和學習率等超參數。
損失函數定義：選擇合適的損失函數來衡量模型輸出和標簽之間的差異。
模型訓練：在每個epoch中，通過前向傳播計算輸出，再通過反向傳播計算梯度，并根據優化算法更新模型參數。
模型評估：在每個epoch或一定的間隔中，使用測試數據集對模型進行評估，計算準確率等指標。
模型保存和加載：訓練完成后，可以保存模型參數和模型結構，以便以后加載和使用。
以上就是Gluon框架中模型訓練的基本過程，通過這些步驟可以有效地訓練和優化模型，提高模型的準確性和泛化能力。
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