文章地址：史上最全的FaceNet源碼使用方法和講解（一）（附預訓練模型下載）轉載請註明出處。
前提條件：已安裝並配置好Tensorflow的運行環境。
第一步：準備facenet程序：
一、下載FaceNet源碼。
下載地址：facenet源碼
二、精簡代碼。
作者在代碼裏實現了很多功能，但是對於初學者來說，很多代碼是沒有必要的，反倒找不到學習這個程序的入口。建議先精簡一下代碼，便於讀懂代碼：新建一個文件夾，取名：facenet，把源碼中的src文件夾直接拷貝過來。
注：便於大家能夠看懂代碼，以上兩步我已經完成，同時，自己運行程序之後，還對裏邊的代碼做了詳細的註釋，如果想先了解facenet的源碼，強烈建議下載這個，下載地址：facenet精簡版
當然，大家別忘了順手點個星哦~~~
第二步：下載預訓練模型。
facenet提供了兩個預訓練模型，分別是基於CASIA-WebFace和MS-Celeb-1M人臉庫訓練的，不過需要去谷歌網盤下載，這裏給其中一個模型的百度網盤的鏈接：鏈接: 預訓練模型百度網盤地址 密碼: 12mh
下載完成後，把預訓練模型的文件夾拷貝在剛纔的文件夾裏。用pycharm打開這個工程文件如圖：
第三步：運行人臉比對程序（compare.py）。
facenet可以直接比對兩個人臉經過它的網絡映射之後的歐氏距離。
-1、在compare.py所在目錄下放入要比對的文件1.png和2.png。
-2、運行compare.py文件，但是會報錯如下：
這是因爲這個程序需要輸入參數，在上方的工具欄裏選擇Run>EditConfigurations ,在Parameters中配置參數：20170512-110547 1.png 2.png。再次運行程序
可以看到，程序會算出這兩個圖片的差值矩陣
第四步：圖片預處理——運行人臉對齊程序（align\align_dataset_mtcnn.py）。
我們可以下載LFW數據集用來測試這個程序，也爲後邊的訓練函數做好數據準備。
下載鏈接：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/。下載後解壓在data文件夾中。
因爲程序中神經網絡使用的是谷歌的“inception resnet v1”網絡模型，這個模型的輸入時160*160的圖像，而我們下載的LFW數據集是250*250限像素的圖像，所以需要進行圖片的預處理。
在運行時需要輸入的參數：
input_dir:輸入圖像的文件夾（E:\facenet\data\lfw E:\facenet\data\lfw）
output_dir:輸出圖像的文件夾（E:\facenet\data\lfw E:\facenet\data\lfw_160）
指定裁剪後圖片的大小：--image_size 160 --margin 32 --random_order（如果不指定，默認的裁剪結果是182*182像素的）
比如我的是：E:\facenet\data\lfw E:\facenet\data\lfw_160 --image_size 160 --margin 32 --random_order
如果在pycharm中運行，按照同樣的方法配置以上參數如下：
第五步：運行訓練程序：（train_tripletloss.py）。
前邊已經下載並處理好了LFW的數據集，現在，可以進行訓練了。
運行之前，要在train_tripletloss.py中把加載數據的路徑改成自己的數據集所在路徑，如下圖：
注：train_tripletloss.py和train_softmax.py的區別：這是作者對論文做出的一個延伸，除了使用facenet裏提到的train_tripletloss三元組損失函數來訓練，還實現了用softmax的訓練方法來訓練。當然，在樣本量很小的情況下，用softmax訓練會更容易收斂。但是，當訓練集中包含大量的不同個體(超過10萬)時，最後一層的softmax輸出數量就會變得非常大，但是使用train_tripletloss的訓練仍然可以正常工作。
更多內容參見：史上最全的FaceNet源碼使用方法和講解（二）
最後，附上原來的文件中各py文件的作用（持續更新）：
一、主要函數
align/ ：用於人臉檢測與人臉對齊的神經網絡
facenet ：用於人臉映射的神經網絡
util/plot_learning_curves.m:這是用來在訓練softmax模型的時候用matlab顯示訓練過程的程序
二、facenet/contributed/相關函數：
1、基於mtcnn與facenet的人臉聚類
代碼：facenet/contributed/cluster.py（facenet/contributed/clustering.py實現了相似的功能，只是沒有mtcnn進行檢測這一步）
主要功能：
① 使用mtcnn進行人臉檢測並對齊與裁剪
② 對裁剪的人臉使用facenet進行embedding
③ 對embedding的特徵向量使用歐式距離進行聚類
2、基於mtcnn與facenet的人臉識別（輸入單張圖片判斷這人是誰）
代碼：facenet/contributed/predict.py
主要功能：
① 使用mtcnn進行人臉檢測並對齊與裁剪
② 對裁剪的人臉使用facenet進行embedding
③ 執行predict.py進行人臉識別（需要訓練好的svm模型）
3、以numpy數組的形式輸出人臉聚類和圖像標籤
代碼：facenet/contributed/export_embeddings.py
主要功能：
① 需要對數據進行對齊與裁剪做爲輸入數據
② 輸出embeddings.npy；labels.npy；label_strings.npy
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