人脸识别，训练模型时卡着不动，GPU也不跑

facenet tensorflow人脸识别预训练神经模型

这意味着我们可以直接利用这个预训练模型来进行人脸识别任务，而无需从零开始训练模型，大大降低了使用门槛。

人脸识别：史上最详细人脸识别adaface讲解-模型训练与测试--第二节

上一章节，我们谈到了如何下载资源和制作训练的数据集，我相信大家处理后的结果和我下面的一样（如下图），这个图像有500w+张，我就不打开这个文件夹给大家看了，好了，我们现在开始我们的模型训练了，模型能正常打通训练，才能做别的东西，如果你训练都训不起来，那谈什么修改网络啥的呢，对吧~

口罩人脸识别模型20200505-085843.zip

**评估指标**：人脸识别模型的评估通常涉及准确率、精确率、召回率、F1分数等指标。对于口罩人脸识别，可能还需关注在遮挡面部部分时的识别性能。6.

facenet_multigpu:基于davidsandbergfacenet。 使用两个GPU加速训练

David Sandberg的FaceNet是一个广泛使用的开源项目，它利用深度学习模型实现高精度的人脸识别。然而，对于大规模数据集的训练，单GPU的计算能力往往显得不足。

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**训练人脸模型**：训练一个高效且准确的人脸模型需要大量的计算资源和时间。通常，这个过程包括模型初始化、前向传播、反向传播和权重更新。使用GPU可以显著加速训练过程。