是否可以仅从tflearn进行卷积，然后使用其他一些分类器而不是完全连接的层？
类似的东西：
convnet = conv_2d(convnet, 32, 2, activation='relu')
convnet = max_pool_2d(convnet, 2)
convnet = conv_2d(convnet, 64, 2, activation='relu')
convnet = max_pool_2d(convnet, 2)
clf.fit(X,Y)
其中X是卷积的结果？ 您最终能否最终在最后创建一个NN，它只是一个需要N个输入并输出这N个输入而无需对其进行任何操作的标识。
谢谢