# 使用 TFLearn 模型
使用訓練的模型預測或評估：
```py
score = model.evaluate(X_test, Y_test)
print('Test accuracy:', score[0])
```
筆記本`ch-02_TF_High_Level_Libraries`中提供了 TFLearn MNIST 分類示例的完整代碼。 TFLearn MNIST 示例的輸出如下：
```py
Training Step: 5499 | total loss: 0.42119 | time: 1.817s
| Adam | epoch: 010 | loss: 0.42119 - acc: 0.8860 -- iter: 54900/55000
Training Step: 5500 | total loss: 0.40881 | time: 1.820s
| Adam | epoch: 010 | loss: 0.40881 - acc: 0.8854 -- iter: 55000/55000
--
Test accuracy: 0.9029
```
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- 移動平臺上的 TensorFlow
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- iOS 上的 TF Mobile 演示
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- Android 上的 TF Lite 演示
- iOS 上的 TF Lite 演示
- 總結
- R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 在 R 中安裝 TensorFlow 和 Keras 軟件包
- R 中的 TF 核心 API
- R 中的 TF 估計器 API
- R 中的 Keras API
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- 使用 TensorFlow 調試器（tfdbg）進行調試
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