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FaceRank,最有趣的 TensorFlow 入门实战项目(依赖,数据集,前置知识说明)

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## TensorFlow 从观望到入门!
项目介绍: [FaceRank](http://www.tensorflownews.com/2017/07/29/facerank-tensorflow-cnn/)

## 最有趣?
机器学习是不是很无聊,用来用去都是识别字体。能不能帮我找到颜值高的妹子,顺便提高一下姿势水平。

FaceRank 基于 TensorFlow CNN 模型,提供了一些图片处理的工具集,后续还会提供训练好的模型。给 FaceRank 一个妹子,他给你个分数。

从此以后筛选简历,先把头像颜值低的去掉;自动寻找女主颜值高的小电影;自动关注美女;自动排除负分滚粗的相亲对象。从此以后升职加薪,迎娶白富美,走上人生巅峰。

苍老师镇楼:

![1cbf16b28aa949acadeeff4398829328_th.jpg](?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

## 项目开源:
GitHub:https://github.com/fendouai/FaceRank

## 依赖库:
* Tensorflow
安装:pip install tensorflow
简介:Tensorflow 是谷歌的机器学习框架,FaceRank 使用了基于它的 CNN 模型。
http://www.tensorflownews.com/20 ... sorflow-tensorflow/
* face_recognition
简介:这个库在项目中,用来从图片中截出人脸,并保存为新文件,方便生成数据集。
这个库比较难装,如果直接安装失败,建议使用 docker.
The world's simplest facial recognition api for Python and the command line
安装:pip install face_recognition

## 训练数据集生成工具
* 文件夹截图

![fileinfo.png]()

* 标注说明
文件夹中  1-2.jpg 表明这是 1分的图片,2是第2张。也就是 “-”前面的数字就是分数。

*  find_faces_in_picture.py
这个脚本使用了  face_recognition 来扣人脸,它会从  上图中的 web_image 读取图片,抠图之后保存到 face_image 文件夹。

* resize_image.py
这个脚本会读取  face_image 文件夹,并将图片统一处理为 128*128像素。

## 训练
一切都准备好了,直接运行 train_model.py
这部分内容在 Github 有比较详细说明:
https://github.com/fendouai/FaceRank/

## 模型使用
* FaceRank 内置了模型保存功能,训练之后,以后都可以直接运行  run_model.py 。也就是可以封装成函数或者类库使用,非常方便。

## 学习流程
如果看到这里有很多不懂的话,建议:
*  Hello World
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27963600
*  基本概念
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27986689
*  卷积神经网络
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28161292
*  训练好模型参数的保存和恢复代码
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27912379
* TensorFlowNews 专栏
https://zhuanlan.zhihu.com/TensorFlownews
*  TensorFlowNews 博客
http://www.tensorflownews.com/

欢迎关注我的博客,因为我也还在学习中,现有的教程经常比较大,涉及到的只是比较多,我会经常拆分出小的知识点,我的博客也会把这些小的知识点记录下来。
FaceRank,带你走进 TensorFlow 的世界。

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