TFLearn提供了哪些预定义的模型和层

TFLearn提供了以下预定义的模型和层：

1. 模型:

• DNN (Deep Neural Network): 深度神经网络模型
• LSTM (Long Short-Term Memory): 长短期记忆网络模型
• GRU (Gated Recurrent Unit): 门控循环神经网络模型
• ELM (Extreme Learning Machine): 极限学习机模型
• DBN (Deep Belief Network): 深度置信网络模型

2. 层:

• Fully Connected Layer: 全连接层
• Convolutional Layer: 卷积层
• Max Pooling Layer: 最大池化层
• Average Pooling Layer: 平均池化层
• LSTM Layer: 长短期记忆网络层
• GRU Layer: 门控循环神经网络层
• Embedding Layer: 嵌入层
• Dropout Layer: 随机丢弃层
• Batch Normalization Layer: 批量归一化层
• Softmax Layer: Softmax层

这些模型和层可以通过简单的API调用来构建深度学习模型，并且可以轻松地进行训练和预测。