要使用TFLearn进行图像识别，可以按照以下步骤进行：
import tflearn
from tflearn.layers.core import input_data, fully_connected
from tflearn.layers.estimator import regression
# TODO: 加载图像数据集，并进行预处理
# 创建输入层
input_layer = input_data(shape=[None, 28, 28, 1])
# 添加隐藏层和输出层
hidden_layer = fully_connected(input_layer, 128, activation='relu')
output_layer = fully_connected(hidden_layer, 10, activation='softmax')
# 创建神经网络模型
net = regression(output_layer, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
# 初始化模型
model = tflearn.DNN(net)
# 开始训练
model.fit(X_train, Y_train, n_epoch=10, batch_size=128, show_metric=True)
# 对测试数据进行预测
predictions = model.predict(X_test)
以上是一个简单的使用TFLearn进行图像识别的流程，根据具体的数据集和需求，可能需要进一步调整网络结构和参数。更详细的使用方法可以参考TFLearn的官方文档和示例代码。
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