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在TFLearn中處理不同大小的輸入數據可以通過使用tf.placeholder和tf.reshape等操作來實現。以下是一個示例代碼：
import tflearn
import tensorflow as tf
# 定義輸入數據的placeholder
input_data = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, None, None, 3]) # None表示可以接受不同大小的輸入
# 定義網絡結構
network = tflearn.conv_2d(input_data, 32, 3, activation='relu')
network = tflearn.fully_connected(network, 10, activation='softmax')
# 定義模型
model = tflearn.DNN(network)
# 生成隨機輸入數據
input_data_value = np.random.rand(10, 100, 100, 3)
# 訓練模型
model.fit(input_data_value, target_data)
# 使用模型進行預測
prediction = model.predict(input_data_value)
在上面的示例中，input_data是一個tf.placeholder，它可以接受不同大小的輸入數據。在訓練模型時，可以使用fit方法傳入不同大小的輸入數據，而在預測時，也可以使用predict方法傳入不同大小的輸入數據。
另外，也可以使用tf.reshape來調整輸入數據的大小，使其符合網絡結構的要求。在定義網絡結構時，也可以使用None來表示可以接受不同大小的輸入數據。
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