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TFLearn可以利用并行計算能力通過使用多個GPU或多個CPU來加速訓練深度學習模型。在TFLearn中，可以通過設置tflearn.config.init_training_mode(gpu=True, cpu=False)來指定使用GPU或CPU進行訓練。同時，在定義模型時，可以使用tflearn.DataAugmentation來對數據進行并行處理，加快數據預處理的速度。另外，TFLearn還提供了tflearn.data_utils.ParallelDataLoader類來實現數據加載的并行化，從而加速數據的讀取和處理過程。通過充分利用并行計算能力，可以顯著加快訓練深度學習模型的速度。
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