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TFLearn可以利用并行計(jì)算能力通過使用多個(gè)GPU或多個(gè)CPU來加速訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。在TFLearn中，可以通過設(shè)置tflearn.config.init_training_mode(gpu=True, cpu=False)來指定使用GPU或CPU進(jìn)行訓(xùn)練。同時(shí)，在定義模型時(shí)，可以使用tflearn.DataAugmentation來對數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理，加快數(shù)據(jù)預(yù)處理的速度。另外，TFLearn還提供了tflearn.data_utils.ParallelDataLoader類來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加載的并行化，從而加速數(shù)據(jù)的讀取和處理過程。通過充分利用并行計(jì)算能力，可以顯著加快訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的速度。
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