创建 TFLearn 层

让我们学习如何在 TFLearn 中创建神经网络模型的层：

1. 首先创建一个输入层：

input_layer = tflearn.input_data(shape=[None,num_inputs]

1. 传递输入对象以创建更多层：

layer1 = tflearn.fully_connected(input_layer,10,
                                 activation='relu')
layer2 = tflearn.fully_connected(layer1,10,
                                 activation='relu')

1. 添加输出层：

output = tflearn.fully_connected(layer2,n_classes,
                                 activation='softmax')

1. 从估计器层创建最终网络，例如regression：

net = tflearn.regression(output,
                         optimizer='adam',
                         metric=tflearn.metrics.Accuracy(),
                         loss='categorical_crossentropy'
                        )

TFLearn 为以下子部分中描述的层提供了几个类。