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TFLearn中的批量處理和隨機梯度下降都是深度學習中常用的優化算法。在深度學習中，通常會將訓練數據分成多個批次進行處理，這就是批量處理。而在批量處理的基礎上，隨機梯度下降是一種通過隨機選擇一個樣本來更新模型參數的優化算法，可以加快模型的訓練速度。
在TFLearn中，可以通過設置batch_size參數來指定每個批次的大小，這樣可以實現批量處理。同時，TFLearn也提供了內置的隨機梯度下降算法，可以通過設置optimizer參數來選擇使用哪種優化算法，包括隨機梯度下降算法。因此，TFLearn中的批量處理和隨機梯度下降是相關的，通過這兩種方法可以高效地訓練深度學習模型。
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