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在TFLearn中創建自定義層和模型需要繼承tflearn.layers.core.Layer和tflearn.models.DNN類。下面是一個簡單的示例：
import tensorflow as tf
import tflearn
class CustomLayer(tflearn.layers.core.Layer):
def __init__(self, incoming, **kwargs):
super(CustomLayer, self).__init__(incoming, **kwargs)
def create_layer(self, incoming):
# 自定義層的操作
return tf.nn.relu(incoming)
# 使用自定義層
input_layer = tflearn.input_data(shape=[None, 784])
custom_layer = CustomLayer(input_layer)
class CustomModel(tflearn.models.DNN):
def __init__(self, custom_layer, **kwargs):
super(CustomModel, self).__init__(custom_layer, **kwargs)
def create_model(self):
# 構建自定義模型
self.network = tflearn.fully_connected(self.network, 128, activation='relu')
self.network = tflearn.fully_connected(self.network, 10, activation='softmax')
# 使用自定義模型
custom_layer = CustomLayer(input_layer)
custom_model = CustomModel(custom_layer)
通過繼承Layer和DNN類，可以實現自定義的層和模型，并在TFLearn中使用它們。
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