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要使用TFLearn進行圖像識別，可以按照以下步驟進行：
import tflearn
from tflearn.layers.core import input_data, fully_connected
from tflearn.layers.estimator import regression
# TODO: 加載圖像數據集，并進行預處理
# 創建輸入層
input_layer = input_data(shape=[None, 28, 28, 1])
# 添加隱藏層和輸出層
hidden_layer = fully_connected(input_layer, 128, activation='relu')
output_layer = fully_connected(hidden_layer, 10, activation='softmax')
# 創建神經網絡模型
net = regression(output_layer, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
# 初始化模型
model = tflearn.DNN(net)
# 開始訓練
model.fit(X_train, Y_train, n_epoch=10, batch_size=128, show_metric=True)
# 對測試數據進行預測
predictions = model.predict(X_test)
以上是一個簡單的使用TFLearn進行圖像識別的流程，根據具體的數據集和需求，可能需要進一步調整網絡結構和參數。更詳細的使用方法可以參考TFLearn的官方文檔和示例代碼。
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