TFLearn本身并不直接支持分布式训练。要实现分布式训练，可以考虑使用TensorFlow的Estimator API或使用TensorFlow的分布式训练框架。Estimator API提供了高级的接口，可以方便地实现分布式训练。另外，TensorFlow的分布式训练框架可以帮助用户在多台机器上训练模型。
在使用Estimator API进行分布式训练时，可以通过tf.estimator.train_and_evaluate()函数来同时进行训练和评估。该函数会自动将训练任务分发到不同的机器上，实现分布式训练。
如果使用TensorFlow的分布式训练框架，需要在每台机器上运行一个TensorFlow的分布式训练任务，并通过tf.train.ClusterSpec()来指定每台机器的地址和端口。然后使用tf.train.Server()来创建每台机器上的服务器。
总的来说，虽然TFLearn本身并不直接支持分布式训练，但可以通过结合使用TensorFlow的Estimator API或分布式训练框架来实现分布式训练。
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