执行该文件在控制台中可以看见训练模型的概况：

我们只是展示出了，训练模型并没有开始训练在程序的后面再添加调用执行训练、验证和保存方法

在执行方法最后面添加下面方法

 
 
 
 
 
 
 

 再次执行该文件，打印絀训练信息如下图：
 


 

 
 


 

 从上图可以看出收敛的速度还是挺快的训练10次，最后的精确度在 99.87%还是挺不错的最后验证的结果是100%
 


 

五. 使用之前训练好的模型人脸识别公司图片

 
 

 执行的方法是在我们第一个显示视频流的地方调用model类中定义的face_predict（） 方法，如下：
 
 

 
 
 
 

 在数据加载时me 分类的代号是0 所以如果人脸识别公司的代号是0时就说明检测到了自己如果是1 的话就是检测到另一个分类集（other攵件夹下图片的人）
 


 

 在图片中，若检测到了自己就会在人脸人脸识别公司区域图片显示‘me’字样若不是则会显示‘not me ’字样
 


 

 


 

 
 


 

 以上是我运用卷积神经网络做人脸人脸识别公司的学习笔记，人脸识别公司率并不是很高后面有时间的话，我会再分享另一个人脸识别公司率较高的機器学习这个对于设备的要求比较高，没有GPU的话建议別试没有检测到人脸还行，检测到会卡死的别问我怎么知道的，不说了 我重启機器去了……
 


 

 最后论显卡的重要性：
 


 

 
 


 

 
 


 

 如若有错误的地方,还请大神留言指出或加QQ: