用TensorFlow实现人脸识别

用 TensorFlow 实现人脸识别可以分为以下几步：

1. 数据预处理：需要准备大量人脸图像数据和对应的标签(人名)。将数据分为训练集和测试集。

2. 构建模型：使用 TensorFlow 建立人脸识别模型，模型可以使用卷积神经网络(CNN)结构。

3. 训练模型：使用训练集对模型进行训练，得到训练好的模型。

4. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试，评估模型的准确率。

5. 部署模型：将训练好的模型部署到实际应用中使用。

注意: TensorFlow 提供了很多相关的人脸识别的API, 可以直接使用, 避免重复造轮子。