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TFLearn是一個基于TensorFlow的高級深度學習庫，可以幫助用戶快速構建神經網絡模型。下面是使用TFLearn構建神經網絡模型的基本步驟：
import tflearn
from tflearn.layers.core import input_data, fully_connected
from tflearn.layers.estimator import regression
# 定義輸入層
network = input_data(shape=[None, 784])
# 添加全連接層
network = fully_connected(network, 128, activation='relu')
network = fully_connected(network, 64, activation='relu')
# 添加輸出層
network = fully_connected(network, 10, activation='softmax')
network = regression(network, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', learning_rate=0.001)
model = tflearn.DNN(network)
# 加載數據
# 這里假設X_train和Y_train是訓練數據和標簽
# X_test和Y_test是測試數據和標簽
model.fit(X_train, Y_train, validation_set=(X_test, Y_test), n_epoch=10, batch_size=128)
# 預測
predictions = model.predict(X_test)
通過以上步驟，您就可以使用TFLearn構建一個簡單的神經網絡模型，并對數據進行訓練和預測。您可以根據自己的需求，調整網絡的結構、優化器和超參數等，以提升模型的性能。
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