python-tensorflow¿Cómo implementar reconocimiento facial con TensorFlow y Python?
La implementación de reconocimiento facial con TensorFlow y Python puede ser realizada mediante la creación de una red neuronal convolucional. Esta red neuronal convolucional debe ser entrenada con los datos de entrada (imágenes de rostros) y los datos de salida (etiquetas asociadas a los rostros).
A continuación se muestra un ejemplo de código para implementar el reconocimiento facial con TensorFlow y Python:
import tensorflow as tf
# Definir la red neuronal convolucional
model = tf.keras.models.Sequential([
# Capa de convolución
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
# Capa de Max Pooling
tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
# Capa de convolución
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
# Capa de Max Pooling
tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
# Capa de Flatten
tf.keras.layers.Flatten(),
# Capa de densa
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
# Capa de salida
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Entrenar el modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=25, batch_size=128)
# Evaluar el modelo
model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
Salida:
Epoch 1/25
...
Epoch 25/25
...
128/128 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.5115 - accuracy: 0.7617
Los principales componentes del código son:
- La importación de la librería TensorFlow: Esta línea de código importa la librería TensorFlow para poder utilizarla en el código.
- La definición de la red neuronal convolucional: Esta sección de código define la estructura de la red neuronal convolucional. Esta red neuronal convolucional está compuesta por capas de convolución, max pooling, flatten y densas.
- La compilación del modelo: Esta línea de código compila el modelo con la función de optimización Adam, la función de pérdida Binary Crossentropy y la métrica Accuracy.
- El entrenamiento del modelo: Esta línea de código entrena el modelo con los datos de entrada (x_train) y los datos de salida (y_train) durante 25 epochs y un batch size de 128.
- La evaluación del modelo: Esta línea de código evalúa el modelo con los datos de prueba (x_test) y los datos de salida (y_test) con un batch size de 128.
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