在Gluon中，動態圖機制是一種深度學習框架的設計范式，允許用戶在定義和執行深度學習模型時采用類似于傳統編程語言的命令式編程風格。動態圖機制與靜態圖機制（Symbolic graph）相對應。
以下是 Gluon 中的動態圖機制的一些關鍵特點：
1. 聲明式編程：用戶可以按照自然的順序編寫代碼來定義模型，不需要預先定義計算圖。這種方式更加直觀和易于調試。
2. 動態構建計算圖：當定義模型時，每一步操作都會立即執行，從而動態構建計算圖。這使得修改模型結構、調試和交互式實驗變得更加方便。
3. 靈活性：動態圖機制使得可以使用控制流語句（如循環、條件語句等）來定義模型，以及支持動態形狀的張量操作。這增強了模型的靈活性和表達能力。
4. 易于學習和使用：由于采用了命令式編程的風格，使用者不需要學習符號式編程的概念，降低了學習曲線。
總的來說，Gluon 中的動態圖機制使得深度學習模型的定義和調試更加直觀和靈活，同時減少了用戶學習和使用深度學習框架的難度。
