尝试创建简单的加法模型时，TFLearn无法提供形状值(ValueError

TFLearn是一个基于TensorFlow的高级深度学习库，用于简化模型的构建和训练过程。在创建加法模型时，TFLearn无法提供形状值的错误通常是由于输入数据的维度不匹配引起的。

解决这个问题的方法是确保输入数据的形状与模型的期望形状相匹配。首先，检查输入数据的维度是否正确。如果输入数据是一个二维数组，确保它的形状是样本数，特征数。如果输入数据是一个三维数组，确保它的形状是样本数，宽度，高度。如果输入数据是一个四维数组，确保它的形状是样本数，宽度，高度，通道数。

另外，还要检查模型的输入层的形状是否正确设置。在TFLearn中，可以使用tflearn.input_data函数来定义输入层。确保输入层的形状与输入数据的形状相匹配。

如果以上方法都无法解决问题，可能是由于TFLearn版本不兼容或存在其他代码错误。建议检查TFLearn的版本是否最新，并仔细检查代码中的语法和逻辑错误。

对于加法模型的简单示例，可以参考以下代码：

import tflearn

# 定义输入层
net = tflearn.input_data(shape=[None, 2])

# 定义全连接层
net = tflearn.fully_connected(net, 1)

# 定义回归层
net = tflearn.regression(net, optimizer='sgd', loss='mean_square')

# 定义模型
model = tflearn.DNN(net)

# 准备训练数据
X = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
Y = [[0], [1], [1], [2]]

# 开始训练
model.fit(X, Y, n_epoch=1000, show_metric=True)

# 进行预测
print(model.predict([[0, 0]]))

这个简单的加法模型使用了一个具有两个输入节点和一个输出节点的全连接层。通过训练，模型可以学习到输入数据的加法规律，并对新的输入进行预测。

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