卷积神经网络识别人脸项目—使用百度飞桨ai计算

**卷积神经网络识别人脸项目**

**使用百度飞桨AI计算**

**项目背景**

人脸识别是一种常见的计算机视觉应用，用于自动识别个人身份。卷积神经网络（CNN）是目前最有效的人脸识别算法之一。百度飞桨AI计算平台提供了一个强大的工具集来实现CNN模型。

**项目目标**

本项目旨在使用百度飞桨AI计算平台，训练一个CNN模型来识别人脸图片。

**数据准备**

为了训练CNN模型，我们需要一个大型的人脸图像数据集。我们将使用CASIA-WebFace数据集，该数据集包含超过500万张人脸图像。

import paddle.v2 as Pfrom paddle.v2 import fluid# 加载数据集train_dataset = P.dataset.CASIAWebFaceDataset(
 path='./data/CASIA-WebFace',
 mode='train')
test_dataset = P.dataset.CASIAWebFaceDataset(
 path='./data/CASIA-WebFace',
 mode='test')

# 数据预处理def data_preprocess(data):
 # 将图像转换为Paddle的数据类型 img = fluid.layers.image_transpose(data, name="transpose")
 return imgtrain_reader = P.reader.shuffle(
 train_dataset,
 batch_size=128,
 buf_size=1000)
test_reader = P.reader.batch(test_dataset, batch_size=128)

# 数据读取器train_data = P.data.load(train_reader)
test_data = P.data.load(test_reader)

import paddle.v2 as P# 定义CNN模型class CNNModel(P.nn.Model):
 def __init__(self):
 super(CNNModel, self).__init__()
 # 卷积层1 self.conv1 = P.nn.Conv2D(
 num_filters=32,
 filter_size=[5,5],
 act=P.nn.ReLU(),
 name="conv1")
 # 卷积层2 self.conv2 = P.nn.Conv2D(
 num_filters=64,
 filter_size=[3,3],
 act=P.nn.ReLU(),
 name="conv2")
 # 卷积层3 self.conv3 = P.nn.Conv2D(
 num_filters=128,
 filter_size=[3,3],
 act=P.nn.ReLU(),
 name="conv3")
 # 全连接层1 self.fc1 = P.nn.Linear(
 input_dim=128 *7 *7,
 output_dim=512,
 act=P.nn.ReLU(),
 name="fc1")
 # 全连接层2 self.fc2 = P.nn.Linear(
 input_dim=512,
 output_dim=10,
 act=None,
 name="fc2")

 def forward(self, x):
 # 卷积层1 x = self.conv1(x)
 # 卷积层2 x = self.conv2(x)
 # 卷积层3 x = self.conv3(x)
 # 全连接层1 x = fluid.layers.reshape(x, shape=[-1,128 *7 *7])
 x = self.fc1(x)
 # 全连接层2 x = self.fc2(x)
 return x# 实例化模型model = CNNModel()

import paddle.v2 as P# 定义优化器optimizer = P.optimizer.Adam(learning_rate=0.001)

# 定义损失函数loss_fn = P.nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型train_program = fluid.default_main_program()
with fluid.unique_name.guard():
 train_data = model.train(train_data, optimizer, loss_fn)

import paddle.v2 as P# 测试模型test_program = fluid.default_main_program()
with fluid.unique_name.guard():
 test_data = model.test(test_data)

import paddle.v2 as P# 获取准确率accuracy = P.metric.accuracy(model, test_data)

print("准确率：%.4f" % accuracy)