FaceRank，最有趣的 TensorFlow 入門實戰項目

TensorFlow 從觀望到入門！

https://github.com/fendouai/FaceRank

最有趣？

機器學習是不是很無聊，用來用去都是識別字體。能不能幫我找到顏值高的妹子，順便提高一下姿勢水平。

FaceRank 基於 TensorFlow CNN 模型，提供了一些圖片處理的工具集，后續還會提供訓練好的模型。給 FaceRank 一個妹子，他給你個分數。

從此以后篩選簡歷，先把頭像顏值低的去掉；自動尋找女主顏值高的小電影；自動關注美女；自動排除負分滾粗的相親對象。從此以后升職加薪，迎娶白富美，走上人生巔峰。

蒼老師鎮樓：

項目開源：

GitHub:https://github.com/fendouai/FaceRank

依賴庫：

• Tensorflow
  安裝：pip install tensorflow
  簡介：Tensorflow 是谷歌的機器學習框架，FaceRank 使用了基於它的 CNN 模型。
  http://www.tensorflownews.com/2017/07/28/installing-tensorflow-tensorflow/
• face_recognition
  簡介：這個庫在項目中，用來從圖片中截出人臉，並保存為新文件，方便生成數據集。
  這個庫比較難裝，如果直接安裝失敗，建議使用 docker.
  The world's simplest facial recognition api for Python and the command line
  安裝：pip install face_recognition

訓練數據集生成工具

• 文件夾截圖
  

• 標注說明
  文件夾中 1-2.jpg 表明這是 1分的圖片，2是第2張。也就是 “-”前面的數字就是分數。

• find_faces_in_picture.py
  這個腳本使用了 face_recognition 來扣人臉，它會從 上圖中的 web_image 讀取圖片，摳圖之后保存到 face_image 文件夾。

• resize_image.py
  這個腳本會讀取 face_image 文件夾，並將圖片統一處理為 128*128像素。

訓練

一切都准備好了，直接運行 train_model.py
這部分內容在 Github 有比較詳細說明：
https://github.com/fendouai/FaceRank/

模型使用

• FaceRank 內置了模型保存功能，訓練之后，以后都可以直接運行 run_model.py 。也就是可以封裝成函數或者類庫使用，非常方便。

學習流程

如果看到這里有很多不懂的話，建議：

• Hello World
  https://zhuanlan.zhihu.com/p/27963600
• 基本概念
  https://zhuanlan.zhihu.com/p/27986689
• 卷積神經網絡
  https://zhuanlan.zhihu.com/p/28161292
• 訓練好模型參數的保存和恢復代碼
  https://zhuanlan.zhihu.com/p/27912379
• TensorFlowNews 專欄
  https://zhuanlan.zhihu.com/TensorFlownews
• TensorFlowNews 博客
  http://www.tensorflownews.com/

歡迎關注我的博客，因為我也還在學習中，現有的教程經常比較大，涉及到的只是比較多，我會經常拆分出小的知識點，我的博客也會把這些小的知識點記錄下來。
FaceRank，帶你走進 TensorFlow 的世界。