facenet采坑之旅，主要记录一些用facenet过程中遇到的大大小小的问题

问题1：Unable to run align_dataset_mtcnn.py getting an attribute error module ‘facenet’ has no attribute ‘store_revision_info’

使用anaconda的环境，将facenet下载保存在本地，也下载lfw数据集，在运行align_dataset_mtcnn.py代码时，正确的填写相关参数，报这么一个错误。这个错误的原因是由于python路径的问题，查看出错代码的位置：

from scipy import misc
import sys
import os
import argparse
import tensorflow as tf
import numpy as np
import facenet
import align.detect_face
import random
from time import sleep

def main(args):
    sleep(random.random())
    output_dir = os.path.expanduser(args.output_dir)
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)
    # Store some git revision info in a text file in the log directory
    src_path,_ = os.path.split(os.path.realpath(__file__))
    facenet.store_revision_info(src_path, output_dir, ' '.join(sys.argv)) ---------在这个地方出错
dataset = facenet.get_dataset(args.input_dir)

这是github上的源码，这个地方出错，肯定是facenet导入错误。解决办法是将从github上下载的facenet-master文件中src文件夹下所有文件复制粘贴在D:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\facenet下面，当然，因为我是用的anaconda，所以这样做，另外facenet是在D:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages下新建的目录。粘贴之后，将这个文件夹下复制到电脑的环境设置中去，大概就是如下图所示：
然后问题解决！

问题2：W T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\framework\allocator.cc:101] Allocation of 99532800 exceeds 10% of system memory

与问题1相同的环境设置，这是在运行这个代码validate_on_lfw.py，报的错，而且一直持续报错，后来猜想是代码中这个地方有问题：

def parse_arguments(argv):
    parser = argparse.ArgumentParser()
    
    parser.add_argument('lfw_dir', type=str,
        help='Path to the data directory containing aligned LFW face patches.')
    parser.add_argument('--lfw_batch_size', type=int,
help='Number of images to process in a batch in the LFW test set.', default=100)----默认100张图片，内存吃不消

后来将这个参数–lfw_batch_size设置为50，就没有报错了

--------------------9.29号更新--------------------------------------
在运行facenet目录下的contributed中的real_time_face_recognition.py遇到一个小小的问题，就是在导入分类器pickle模型时候出错，编码错误：
UnicodeDecodeError: ‘ascii’ codec can’t decode byte 0x80 in position 1024: ordinal not in range(128)

把源代码修改成如下这样就ok了

def __init__(self):
        with open(classifier_model, 'rb') as infile:
            self.model, self.class_names = pickle.load(infile,encoding='latin1') ###这个地方的修改主要是python版本不同造成的原因

后续继续更新！