TFLearn中怎么训练和评估模型

在TFLearn中，通过调用fit方法来训练模型，通过调用evaluate方法来评估模型。以下是一个简单的示例：

import tflearn

# 构建神经网络模型
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='sgd', loss='categorical_crossentropy')

# 定义训练集和测试集

X_train, Y_train, X_test, Y_test = ...

# 创建模型
model = tflearn.DNN(net)

# 训练模型
model.fit(X_train, Y_train, n_epoch=10, batch_size=128, show_metric=True)

# 评估模型
metrics = model.evaluate(X_test, Y_test)
print("Test Accuracy:", metrics[0])

在训练模型时，通过指定n_epoch来指定训练的轮数，batch_size来指定每批的样本数量，show_metric=True来显示训练过程中的度量指标。在评估模型时，通过调用evaluate方法传入测试集的数据来评估模型的性能。