TFLearn的灵活性体现在哪些方面

TFLearn提供了丰富的预定义层和模型，使得用户可以很方便地构建各种神经网络模型。

TFLearn支持自定义层和损失函数，用户可以根据自己的需求定制神经网络结构和训练过程。

TFLearn提供了许多优化算法和学习率调度策略，用户可以根据自己的需求选择合适的优化算法和学习率调度策略。

TFLearn支持分布式训练，用户可以在多台机器上并行训练神经网络模型。

TFLearn提供了方便的模型保存和加载功能，用户可以将训练好的模型保存到磁盘，并在需要的时候加载模型进行预测或继续训练。

TFLearn还提供了各种实用的工具函数和类，方便用户对数据进行处理、预处理和可视化。