TFLearn是一個基于TensorFlow的深度學習庫，它可以幫助簡化深度學習模型的構建過程。以下是使用TFLearn簡化深度學習模型構建的基本步驟：
import tflearn
net = tflearn.input_data(shape=[None, 784])
net = tflearn.fully_connected(net, 128, activation='relu')
net = tflearn.fully_connected(net, 10, activation='softmax')
model = tflearn.DNN(net)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metric='accuracy')
model.fit(X_train, Y_train, n_epoch=10, batch_size=128, validation_set=0.1)
accuracy = model.evaluate(X_test, Y_test)
print("Test accuracy:", accuracy)
通過以上步驟，你可以使用TFLearn輕松構建一個深度學習模型并進行訓練和評估。TFLearn提供了一些高級功能，如內置的優化算法、損失函數和評估指標，以幫助簡化深度學習模型的構建過程。
