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在TFLearn中，遷移學習可以通過加載預訓練好的模型（如VGG、ResNet等）并凍結其中的一部分層，然后在其基礎上添加自定義的全連接層來實現。具體步驟如下：
加載預訓練模型：使用TFLearn的tl.models.load_model函數加載預訓練好的模型，例如VGG16或ResNet.
凍結部分層：通過設置is_training=False參數來凍結預訓練模型的一部分層，只訓練需要調整的頂層網絡。
添加自定義全連接層：在預訓練模型的頂層網絡后添加新的全連接層，用于進行特定任務的訓練。
定義損失函數和優化器：定義損失函數和優化器來訓練新添加的全連接層。
訓練模型：使用TFLearn的tl.DNN模塊來定義一個新的深度神經網絡模型，然后使用fit函數來訓練模型。
通過以上步驟，就可以實現在TFLearn中進行遷移學習，利用預訓練模型的特征提取能力，加速模型訓練并提高模型性能。
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