Gluon框架是一个基于Apache MXNet深度学习框架的高层API，其作用包括：
简化模型的定义和训练：Gluon提供了简单易用的API，使得模型的定义和训练过程更加直观和简洁。用户可以通过简单的代码行数实现一个深度学习模型，并进行训练和评估。
动态图机制：Gluon使用动态图机制，允许用户在模型训练过程中进行动态调整和修改，从而更方便地进行模型的调试和改进。
强大的网络层和模型组件：Gluon提供了丰富的网络层和模型组件，包括卷积神经网络、循环神经网络、全连接层等，用户可以通过简单的API调用来构建复杂的深度学习模型。
快速的模型迭代和部署：Gluon框架提供了高效的模型训练和推理的工具和接口，加速了模型的迭代和部署过程，使得用户能够更快地得到模型的结果。
跨平台支持：Gluon框架支持跨多个计算平台，包括CPU、GPU和云服务等，用户可以灵活地选择和切换计算平台，以满足不同的需求和资源约束。
总之，Gluon框架的作用是简化深度学习模型的定义和训练过程，提供灵活的模型调试和改进机制，加速模型的迭代和部署，并支持多个计算平台。