在TFLearn中，Callbacks是一種用于在訓練過程中執行特定操作的機制。可以使用Callbacks來實現例如在每個epoch結束時保存模型、記錄訓練過程中的指標等功能。以下是使用Callbacks的示例代碼：

import tensorflow as tf
import tflearn

# 定義一個Callback類，繼承自tflearn.callbacks.Callback
class MyCallback(tflearn.callbacks.Callback):
    
    def on_epoch_end(self, training_state):
        # 在每個epoch結束時執行的操作
        print("Epoch %d - Loss: %.2f" % (training_state.epoch, training_state.loss_value))
        
# 創建一個Callback對象
callback = MyCallback()

# 定義神經網絡模型
net = tflearn.input_data(shape=[None, 784])
net = tflearn.fully_connected(net, 128, activation='relu')
net = tflearn.fully_connected(net, 10, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

# 創建并訓練模型，并在訓練過程中使用Callback
model = tflearn.DNN(net)
model.fit(X_train, Y_train, validation_set=(X_test, Y_test), n_epoch=10, batch_size=128, show_metric=True, callbacks=callback)

在上面的示例中，我們定義了一個名為MyCallback的自定義Callback類，并且在其中實現了在每個epoch結束時打印出當前的損失值。然后我們創建了一個Callback對象，并將其傳遞給模型的fit方法中，這樣在訓練過程中就會執行我們定義的操作。

通過使用Callbacks，我們可以實現更加靈活和個性化的訓練過程，例如在特定條件下停止訓練、調整學習率、保存模型等操作。