FaceNet使用记录（一）

为什么用FaceNet？
1.根据论文《FaceNet- A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》，此网络模型能够有效的缓解姿态带来的“误识”。
2.这个模型在网络上很多二次开发的例子和分析。

简单说明：
1.此网络根据人脸对齐（align）模型得到人脸的范围。
2.通过构建神经网络，从人脸范围内的图像抽取128维特征。
3.对特征在一定的约束下进行聚类。

使用前：
1.如果想要自己训练模型，最好提前下载数据集（超级大，下了一个晚上）。
2.提前装好适应的库（有点麻烦，建议cando一个专属环境）。
（1）numpy是1.16.2，scipy是1.1.0
（2）TF是1.7.0
python2是：

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.7.0-py2-none-any.whl

python3是：

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.7.0-py3-none-any.whl

（3）可能出现报错：Reason: image not found。解决方法如右–>链接