Gluon可以通过使用梯度裁剪（gradient clipping）来处理梯度消失和梯度爆炸问题。梯度裁剪是一种技术，用于限制梯度的大小，防止梯度爆炸的发生，同时也可以帮助缓解梯度消失的问题。在Gluon中，可以使用clip_global_norm函数对梯度进行裁剪。
另外，Gluon还提供了一些优化器，如Adam和RMSProp等，这些优化器通常能够更好地处理梯度消失和梯度爆炸问题。通过调整优化器的超参数，如学习率和动量等，可以使模型更加稳定地训练。
总的来说，Gluon提供了一些内置的方法和工具，可以帮助用户处理梯度消失和梯度爆炸问题，使模型训练更加稳定和可靠。
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