CNN训练人脸识别

import os
import sys
import time

import numpy
from PIL import Image

import theano
import theano.tensor as T
from theano.tensor.signal.pool import pool_2d
from theano.tensor.nnet import conv



def load_data（dataset_path）:
    img = Image.open（dataset_path）
    img_ndarray = numpy.asarray（img dtype=‘float64‘） / 256
    faces = numpy.empty（（400 2679））
    for row in range（20）:
        for column in range（20）:
            faces[row * 20 + column] = numpy.ndarray.flatten（
                img_ndarray[row * 57:（row + 1） * 57 column * 47:（column + 1） * 47]）

    label = numpy.empty（400）
    for i in range（40）:
        label[i * 10:i * 10 + 10] = i
    label = label.astype（numpy.int）


    train_data = numpy.empty（（320 2679））
    train_label = numpy.empty（320）
    valid_data = numpy.empty（（40 2679））
    valid_label = numpy.empty（40）
    test_data = numpy.empty（（40 2679））
    test_label = numpy.empty（40）

    for i in range（40）:
        train_data[i * 8:i * 8 + 8] = faces[i * 10:i * 1