Gluon框架通过提供内置的评估和调优功能来支持模型的评估和调优。用户可以使用Gluon提供的evaluation模块来计算模型在验证集上的性能指标，比如准确率、损失等。同时，Gluon还提供了一系列内置的优化器，如Adam、SGD等，用户可以选择合适的优化器对模型进行训练，以达到更好的性能。
除此之外，Gluon还提供了一系列工具来帮助用户进行模型调优，比如学习率调度器、正则化器等。学习率调度器可以根据训练过程中的表现来动态调整学习率，以提高模型的性能。正则化器可以帮助用户控制模型的复杂度，防止过拟合。
总之，Gluon框架提供了丰富的评估和调优功能，帮助用户更轻松地训练和优化模型，提高模型的性能。
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