13、TensorFlow教程--- TFLearn 及其安装

TFLearn可以被定义为TensorFlow框架中使用的模块化和透明的深度学习工具。TFLearn的主要目标是为TensorFlow提供一个更高级别的API，以便于进行新的实验和研究。

考虑TFLearn的以下重要特点：

1. TFLearn易于使用和理解。

2. 它包括简单的概念，用于构建高度模块化的网络层、优化器和嵌入其中的各种指标。

3. 它与TensorFlow工作系统具有完全透明的互操作性。

4. 它包括强大的辅助函数，用于训练内置张量，这些张量接受多个输入、输出和优化器。

5. 它提供了易于使用和美观的图形可视化。

图形可视化包括权重、梯度和激活等各种详细信息。

通过执行以下命令安装TFLearn -

pip install tflearn
 

执行上述代码后，将生成以下输出 -

以下示例显示了使用随机森林分类器实现TFLearn的情况 -

from __future__ import division, print_function, absolute_import

#TFLearn module implementation
import tflearn
from tflearn.estimators import RandomForestClassifier

# Data loading and pre-processing with respect to dataset
import tflearn.datasets.mnist as mnist
X, Y, testX, testY = mnist.load_data(one_hot