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