感兴趣的可以关注一下哦，也可以关注公众号“平凡而诗意”。pytorch和gluon有相同点，也有不同点。
相同点两个多都是深度学习平台，都可以用于卷积神经网络、RNN等深度学习模型的搭建、训练、学习等工作。
不同点首先，提供支持的公司不同，pytorch是Facebook的，gluon是亚马逊的。
然后，类型定位不同，如果详细划分，pytorch是一个比较灵活的后端深度学习平台，和tensorflow、mxnet这些算是一个类型，而gluon是一个高度集成的前端平台，和keras一个类型的，也就是说，gluon的一个函数或对象集成了mxnet的多个函数，gluon的一条命令能够完成mxnet的一堆任务，就想keras以tensorflow为后端一样，keras高度集成了tensorflow这些后端平台的函数。
其次，是编程方式，pytorch是基于命令式编程，简单但速度有限，gluon结合了符号式编程和命令式编程，兼备速度和简洁。
最后，是灵活度，pytorch集成度没有gluon那么高，所以高度可定制，gluon集成度太高，所以灵活度有限。
