TFLearn介绍

TFLearn介绍
TFLearn是一个基于TensorFlow构建的模块化的、透明的深度学习库，它可以更快、更方便地搭建一个深度的网络。
如何使用TensorFlow搭建一个类似于LeNet-5模型的两层卷积神经网络，以完成手写数字识别，本节使用TFLearn搭建一个类似的网络，完成相同的功能。
TFLearn官方网站上描述其特点如下。
（1）可以通过高度模块化的内置神经网络层、优化器等进行快速模型设计，并可以实现正则化操作。
（2）可以训练任何TensorFlow的Graph，支持多个输入、输出和优化器。
（3）图形可视化，图形中包含权重、激活等详细信息。
（4）可以在CPU、GPU等多个设备上部署。
2．TFLearn安装
在交互界面（联网状态）完成TFLearn的安装。
pip install tflearn==0.3.2
进入Python环境，输入“import tflearn”查看是否安装成功。
3．TFLearn例程
在Python目录下新建MetaFramework目录，在MetaFramework下新建TFLearn目录，并将MNIST数据集放到TFLearn目录下的mnist目录下。