在配置完环境之后，训练模型之前，就是寻找合适的训练数据。
人脸模型对数据集的要求非常的高，比较出名的有lfw、vggface、CASIA-WebFace等等，这里提供一个别人收集好的数据资源信息，https://blog.csdn.net/Martin20150405/article/details/79788501
在近几年中，基本上大多数的模型都用lfw数据集进行验证，成了一个常态，所以本文也使用lfw数据集对训练中的模型进行测试，同时，vggface2和WebFace都是非常优秀的数据集，建议使用它们中的一个进行模型训练，其中vggface2包含300w+的照片，WebFace拥有50w+，请理性选择数据集（对自己的电脑心里有点13数）
vggface2：http://zeus.robots.ox.ac.uk/vgg_face2/signup/
lfw：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
WebFace：链接已死，有人有最新的官网链接麻烦共享下，thanks
然后嘛，vggface2训练集大小，36G，嘻嘻^_^，一般外网下载数据8k/s，只需要大约55天就能下完，我觉得还是有希望的，hhhhh
lfw数据集较少，虽然外网速度同样感人，WebFace数据集大小为4G，网上资源基本上都是需要付费或者积分兑换的（嫌弃），所以这边还是好人做到底，免费提供三大数据集（有用上的小伙伴，至少点个赞，嘿嘿）
链接：https://pan.baidu.com/s/1_5vtL18zMX-ov6tnw1vkxA
提取码：i565
（vggface2正在分卷压缩，结束之后再上传更新）
使用MTCNN对数据集进行预处理
MTCNN，多任务级联卷积神经网络，大名鼎鼎，请自行百度了解。
在FaceNet项目中，新建目录datasets
同时右键将此文件夹设为excluded，不这样做的话，Pycharm会将所有图片读取到缓存中
将下载下来的lfw数据集解压到该文件夹下，输入命令开始进行人脸检测以及提取。
python src/align/align_dataset_mtcnn.py datasets/lfw/ datasets/lfw_160 --image_size 160 --margin 32 --random_order
然后，恭喜你，它肯定会报错（^_^），如果这么简单的话，教程就没用了呀，嘻嘻
错误提示很直观，没有找到facenet文件，其实我们查看目录结构就会发现，src目录下还有个align子目录，在Python中是无法通过直接引用的方法去访问上一级目录的，熟悉包导入方法的童鞋可以自己手动修改，下面提供一个超级简单的方法。
打开Python虚拟环境中的Lib目录和FaceNet项目中的src目录，将src目录下的所有文件拷贝到Lib目录下即可，这也是为什么强烈建议每个项目拥有一个独立的虚拟环境的原因。
接着再次运行上述命令，即可成功运行
这里友情提示，请将项目放置固态硬盘中，原因很简单，即使不使用GPU，只用CPU的话，机械硬盘的读写速度跟不上CPU的计算速度，更不要说GPU了，然而，即使是使用GPU，固态硬盘也可以轻松承担这个任务。
在处理完lfw这个对模型进行验证的数据集之后，我们还需要处理训练数据集，这里使用vggface2为例，但由于数据集太大，用CPU处理的话会耗时很久，如果有兴趣配置GPU的童鞋，请先进入下一章GPU的配置环境，再返回进行数据处理（只有显卡为N卡才行呦）
Next: https://blog.csdn.net/qq_40204582/article/details/104100734
python src/align/align_dataset_mtcnn.py datasets/vggface2/train/ datasets/vggface2/train_182 --image_size 182 --margin 44
请理智选择训练的数据集，如果使用vggface2的话，请留出超过100G的硬盘空间。