TensorFlow高层封装之TFLearn
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和TensorFlow-Slim一样，TFLearn也是Tensorflow的一个高层封装。但是与前者相比，TFLearn是一个更加简洁的TensorFlow高层封装。使用tflearn可以更加轻松的完后深度神经网络的搭建，训练，测试等过程。
tflearn没有集成在Tensorflow安装包中，需要单独下载安装：
pip install tflearn安装完tflearn之后，就可以使用它来实现神经网络了。
下面我们来看一下使用tflearn在MNIST数据集上实现LeNet-5。
1、导入相关的包和数据集
import tflearn
from tflearn.layers.core import input_data, fully_connected
from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d
from tflearn.layers.estimator import regression
import tflearn.datasets.mnist as mnist2、读取MNIST数据
trainX, trainY, testX, testY = mnist.load_data(data_dir='/path/to/MNIST_data', one_hot=True)3、将图像数据转化为卷积神经网络输入格式
trainX = trainX.reshape([-1,28,28,1])
testX = teseX.reshape([-1,28,28,1])4、构建神经网络
x = input_data(shape=[None,28,28,1],name='x')
conv1 = conv_2d(x, 32, 5, activation='relu')
pool1 = max_pool_2d(conv1, 2)
conv2 = conv_2d(pool1, 64, 5, activation='relu')
pool2 = max_pool_2d(conv2, 2)
full1 = fully_connected(pool2, 500, activation='relu') #构建全连接层
full2 = fully_connected(full1, 10, activation='softmax')5、指定优化器、学习率、损失函数
opt = regression(full2, optimizer='sgd', learning_rate=0.01, loss='categorical_crossentropy')6、训练
tflearn将模型的训练过程封装到了一个类中。
model = tflearn.DNN(opt, tensorboard_verbose=0)
model.fit(trainX, trainY, n_epoch=20, validation_set=([testX, testY]), show_metric=True)以上就是使用TFLearn搭建LeNet-5的全部过程，是不是看起来比Slim更加简洁呢。
上面的代码可以直接运行喔，博主已经跑过了，感兴趣的朋友可以自己写一下试试。
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