在Gluon框架中，动态图机制是通过使用符号式编程和命令式编程相结合的方式来实现的。在动态图机制中，用户可以使用命令式编程来定义神经网络模型，并且可以即时执行和调试代码，同时也可以使用符号式编程来优化和部署模型。
具体来说，当用户在Gluon中定义神经网络模型时，实际上是在构建一个计算图。这个计算图可以根据输入数据动态的构建、执行和优化，而不需要预先定义静态的计算图。这种动态图机制使得用户能够更加灵活地调试模型，同时也能够更加高效地实现自定义的训练逻辑。
总的来说，Gluon框架中的动态图机制通过结合符号式编程和命令式编程的优势，实现了一种灵活、高效的编程和训练方式，使得用户可以更加方便地构建和调试深度学习模型。
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