（一）情绪识别器

运行结果展示

不足：每次只能运行单张图片，下午修改使能够读取多行图片。(参考id_invert)

（二）修改代码实现批量图片导入并保存

添加了图像.list文件并结合循环实现了批量导入

运行结果展示

（三）id_invert批量生成某一层下变动的文件观察效果

只需要修改下保存文件夹，让它直接把一层的结果保存在一个而不是多个文件夹下即可

步数减少为2-5

幅度8-16之间随便走，多数维度都不会有太大变化

（四）tensorflow警告

在用 pip 安装tensorflow的CPU版本后，在运行的时候通常会出现如下提示：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA

解决方案

借助github上编译好的版本进行安装

github地址： https://github.com/lakshayg/tensorflow-build

其他版本链接见https://blog.csdn.net/u012995500/article/details/105576593

卸载原有版本 pip uninstall tensorflow

下载ensorflow-1.9.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl ，然后直接对应的环境中：

pip install tensorflow-1.9.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

安装成功后编译

不再出现编译警告问题，且运行速度也有所提升。

参考代码

https://github.com/oarriaga/face_classification

https://ai.baidu.com/tech/face/detect #情绪检测API

https://blog.csdn.net/u012995500/article/details/105576593