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在TFLearn中，模型的訓練過程通常包括以下幾個步驟：
定義模型：首先需要定義一個神經網絡模型，包括網絡的結構、損失函數、優化器等。
編譯模型：使用TFLearn提供的tflearn.DNN類來編譯定義好的模型，設置學習率、優化器、損失函數等參數。
加載數據：準備訓練數據和標簽，并將其傳入模型進行訓練。
訓練模型：使用model.fit方法來訓練模型，設置訓練的迭代次數、批大小等參數。
評估模型：在訓練過程中可以使用驗證集來評估模型的性能，使用model.evaluate方法來評估模型的準確率等指標。
預測：訓練完成后，可以使用訓練好的模型來進行預測，使用model.predict方法來進行預測。
通過以上步驟，可以完成TFLearn中模型的訓練過程。
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