TFLearn可以利用并行计算能力通过使用多个GPU或多个CPU来加速训练深度学习模型。在TFLearn中，可以通过设置tflearn.config.init_training_mode(gpu=True, cpu=False)来指定使用GPU或CPU进行训练。同时，在定义模型时，可以使用tflearn.DataAugmentation来对数据进行并行处理，加快数据预处理的速度。另外，TFLearn还提供了tflearn.data_utils.ParallelDataLoader类来实现数据加载的并行化，从而加速数据的读取和处理过程。通过充分利用并行计算能力，可以显著加快训练深度学习模型的速度。
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