TFLearn可以定义为TensorFlow框架中使用的模块化和透明的深度学习方面。TFLearn的主要动机是为TensorFlow提供更高级别的API，以促进和展示新的实验。

考虑TFLearn的以下重要功能 -

• TFLearn易于使用和理解。
• TFLearn包括简单的概念，以构建高度模块化的网络层，优化器和嵌入其中的各种指标。
• TFLearn包括TensorFlow工作系统的完全透明性。
• TFLearn包括强大的辅助函数，用于训练内置张量，这些张量接受多个输入，输出和优化器。
• TFLearn包括简单而美观的图形可视化。
• TFLearn图形可视化包括权重，梯度和激活的各种细节。

执行以下命令安装TFLearn -

pip install tflearn

执行上述代码后，将生成以下输出 -

下面代码是使用TFLearn实现随机森林分类器 -

from __future__ import division, print_function, absolute_import

#TFLearn module implementation
import tflearn
from tflearn.estimators import RandomForestClassifier

# Data loading and pre-processing with respect to dataset
import tflearn.datasets.mnist as mnist
X, Y, testX, testY = mnist.load_data(one_hot = False)

m = RandomForestClassifier(n_estimators = 100, max_nodes = 1000)
m.fit(X, Y, batch_size = 10000, display_step = 10)

print("Compute the accuracy on train data:")
print(m.evaluate(X, Y, tflearn.accuracy_op))

print("Compute the accuracy on test set:")
print(m.evaluate(testX, testY, tflearn.accuracy_op))

print("Digits for test images id 0 to 5:")
print(m.predict(testX[:5]))

print("True digits:")
print(testY[:5])