多任务学习模型在CelebA数据集上的人脸属性识别任务

人脸属性识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及从人脸图像中识别和预测各种属性，例如年龄、性别、发色等。在本文中，我们将使用多任务学习模型来进行人脸属性识别任务，并以CelebA数据集作为我们的训练和评估数据集。

CelebA数据集是一个包含大约20万个名人人脸图像的广泛使用的数据集。每个图像都有40个二进制属性标签，包括性别、年龄、发型等。我们的目标是根据给定的图像预测这些属性标签。

我们将使用深度学习框架来实现我们的人脸属性识别模型。在这里，我们将使用Python和TensorFlow来构建和训练我们的模型。首先，我们需要导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout
from tensorflow