Gluon框架是一个深度学习框架，主要功能包括：
简化模型的构建：Gluon提供了一种简单、灵活的方式来定义和构建深度学习模型，通过使用动态图的方式，使得模型的构建和调试更加直观和易于理解。
提供高性能的计算：Gluon基于MXNet深度学习框架，具有高度优化的计算性能，支持多种硬件加速和分布式训练，可以在大规模数据集上高效地进行训练和推理。
内置常用网络模型：Gluon提供了一些常用的网络模型，如ResNet、VGG等，这些模型已经在大规模数据集上进行了训练和验证，可以直接用于各种计算机视觉和自然语言处理任务。
提供丰富的数据处理工具：Gluon提供了一套丰富的数据处理工具，包括数据预处理、数据增强、数据迭代器等，可以帮助用户高效地准备和处理数据，提升模型训练的效果。
支持混合式编程：Gluon支持混合式编程，可以在符号计算和命令式编程之间无缝切换，既可以享受静态图的高性能，又可以享受动态图的灵活性和易用性。
总之，Gluon框架的主要功能是简化深度学习模型的构建和调试过程，并提供高性能的计算和丰富的数据处理工具，帮助用户快速构建、训练和部署深度学习模型。
