在Gluon中，动态图机制是一种深度学习框架的设计范式，允许用户在定义和执行深度学习模型时采用类似于传统编程语言的命令式编程风格。动态图机制与静态图机制（Symbolic graph）相对应。
以下是 Gluon 中的动态图机制的一些关键特点：
1. 声明式编程：用户可以按照自然的顺序编写代码来定义模型，不需要预先定义计算图。这种方式更加直观和易于调试。
2. 动态构建计算图：当定义模型时，每一步操作都会立即执行，从而动态构建计算图。这使得修改模型结构、调试和交互式实验变得更加方便。
3. 灵活性：动态图机制使得可以使用控制流语句（如循环、条件语句等）来定义模型，以及支持动态形状的张量操作。这增强了模型的灵活性和表达能力。
4. 易于学习和使用：由于采用了命令式编程的风格，使用者不需要学习符号式编程的概念，降低了学习曲线。
总的来说，Gluon 中的动态图机制使得深度学习模型的定义和调试更加直观和灵活，同时减少了用户学习和使用深度学习框架的难度。