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Gluon框架通過提供內置的評估和調優功能來支持模型的評估和調優。用戶可以使用Gluon提供的evaluation模塊來計算模型在驗證集上的性能指標，比如準確率、損失等。同時，Gluon還提供了一系列內置的優化器，如Adam、SGD等，用戶可以選擇合適的優化器對模型進行訓練，以達到更好的性能。
除此之外，Gluon還提供了一系列工具來幫助用戶進行模型調優，比如學習率調度器、正則化器等。學習率調度器可以根據訓練過程中的表現來動態調整學習率，以提高模型的性能。正則化器可以幫助用戶控制模型的復雜度，防止過擬合。
總之，Gluon框架提供了豐富的評估和調優功能，幫助用戶更輕松地訓練和優化模型，提高模型的性能。
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