Face recognition, 自家人的臉部識別 - machine learning tensorflow CNN + Mobilenet SSD

我不會建立 model，但希望可以了解 machine learning的原理和應用，所以就試著找找好玩的東西，才發現台灣有好多優秀的人才在作這一塊，程式寫很久的我很習慣處理邏輯， if  else用的很多，但對於 machine learning這種東西完全是不能理解的，因為不用自己寫邏輯的部份，系統就會透過 training後就可以作出回答，到現在我才慢慢習慣它

學 machine learning現在最流行的應該是 TensorFlow了，而使用 tensorflow的話， 一般入門者最好看看 Keras，有大陸同胞翻譯的中文說明可以看，有興趣的人相信在這邊可以找到很多資訊的

使用 VSCode開發 python

Anaconda安裝程式會問你需不需也安裝 VSCode，安裝之後如果 python有建立虛擬環境的話，比如要建一個 tensorflow用的需要 python 3.5的話，這時就要設定 VSCode的 Path

作法請參考  Configuring Python environments
先按下 Ctrl + Shift + P後輸入 python:Select Interpreter後就可以選擇其環境

Keras安裝後在 Visual Studio Code上執行程式

參考文件：手把手的深度學習實務

參考逢甲與美光合辦的研討會，對 Keras有一些些了解，如果有在使用 tensorflow的入門級朋友，講師建議要使用 Keras會比較好上手。上完課之後雖然還是很多不懂，但看到了講師的功力，相信台灣對於 machine learning這一塊上的人才還是很多的。

安裝的部份，講師的投影片上建議用 anaconda安裝 python環境 ，目前我是安裝 5.0,0 (python 3.6，windows)的版本，下載後就執行安裝，安裝完之後使用 anaconda prompt建一個 python 3.5的環境 (就我了解, tensorflow是使用 python 3.5)，接下來就是用 pip, conda下載必要的 libraries，一直到執行最後一步 pip install keras就會出錯，無法安裝成功。

問了一下 google大神，發現有一篇文件可以解決我的問題，pip throws TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 'transport_encoding' when trying to install new packages ，作法就是到  https://github.com/html5lib/html5lib-python/tree/master/html5lib 下載 html5lib 目錄並覆寫到 python 3.5虛擬環境上的 Lib\site-packages\html5lib，然後再重新執行一次 pip install keras應該就可以安裝了

如果有用 VS上有安裝 python tool開發的朋友，就可以新增一個 python環境，並指定路徑至剛剛建立的 python 3.5虛擬環境即可