TFLearn：为TensorFlow提供更高级别的API 的深度学习库译者 | fendouai

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我是靠谱客的博主苗条帽子，最近开发中收集的这篇文章主要介绍TFLearn：为TensorFlow提供更高级别的API 的深度学习库译者 | fendouai，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

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译者 | fendouai

【磐创AI 导读】：本文将会带大家了解TFLearn，欢迎大家转发、留言。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。

TFlearn是一个基于Tensorflow构建的模块化透明深度学习库。它旨在为TensorFlow提供更高级别的API，以促进和加速实验，同时保持完全透明并与之兼容。

TFLearn功能包括：

通过教程和示例，易于使用和理解用于实现深度神经网络的高级API。
通过高度模块化的内置神经网络层，正则化器，优化器，指标进行快速原型设计
Tensorflow完全透明。所有功能都是通过张量构建的，可以独立于TFLearn使用。
强大的辅助功能，可以训练任何TensorFlow 图，支持多个输入，输出和优化器。
简单而美观的图形可视化，包含有关权重，梯度，激活等的详细信息。
轻松使用多个CPU / GPU的设备。

高级API目前支持大多数最近的深度学习模型，如Convolutions，LSTM，BiRNN，BatchNorm，PReLU，残留网络，生成网络……未来，TFLearn也将与最新版本保持同步最新的深度学习模型。

注意：最新的TFLearn（v0.3）仅与TensorFlow v1.0及更高版本兼容。

概览

＃分类

# Classification
tflearn.init_graph(num_cores=8, gpu_memory_fraction=0.5)

net = tflearn.input_data(shape=[None, 784])
net = tflearn.fully_connected(net, 64)
net = tflearn.dropout(net, 0.5)
net = tflearn.fully_connected(net, 10, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

model = tflearn.DNN(net)
model.fit(X, Y)

＃序列生成

net = tflearn.input_data(shape=[None, 100, 5000])
net = tflearn.lstm(net, 64)
net = tflearn.dropout(net, 0.5)
net = tflearn.fully_connected(net, 5000, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

model = tflearn.SequenceGenerator(net, dictionary=idx, seq_maxlen=100)
model.fit(X, Y)
model.generate(50, temperature=1.0)

这里有更多的例子 http://tflearn.org/examples/。

TensorFlow安装

TFLearn需要安装Tensorflow（版本1.0+）。要安装TensorFlow，只需运行：

pip install tensorflow

或者，支持GPU：

pip install tensorflow-gpu

有关更多详细信息，请参阅TensorFlow安装说明。

TFLearn安装

要安装TFLearn，最简单的方法就是运行。对于前沿版本（推荐）：

pip install git + https://github.com/tflearn/tflearn.git

对于最新的稳定版本：

pip install tflearn