给我写一个基于tensorflow2.0的简单人脸识别系统

好的，下面是一个基于TensorFlow 2.0的简单人脸识别系统的示例代码：

首先，我们需要导入所需的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np
import cv2
import os

然后，定义一些常量：

IMAGE_SIZE = 64 # 图像大小
BATCH_SIZE = 32 # 批量大小
EPOCHS = 20 # 训练轮数
NUM_CLASSES = 2 # 类别数（人脸和非人脸）

接下来，我们定义数据集加载函数：

def load_dataset():
    faces_path = 'faces' # 人脸图像路径
    non_faces_path = 'non_faces' # 非人脸图像路径

    # 加载人脸图像
    faces = []
    for filename in os.listdir(faces_path):
        img = cv2.imread(os.path.join(faces_path, filename))
        img = cv2.resize(img, (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE))
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        img = np.expand_dims(img, axis=-1)
        faces.append(img)

    # 加载非人脸图像
    non_faces = []
    for filename in os.listdir(non_faces_path):
        img = cv2.imread(os.path.join(non_faces_path, filename))
        img = cv2.resize(img, (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE))
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        img = np.expand_dims(img, axis=-1)
        non_faces.append(img)

    # 将人脸和非人脸图像合并为一个数据集
    X = np.array(faces + non_faces)
    y = np.array([1] * len(faces) + [0] * len(non_faces))

    # 随机打乱数据集
    indices = np.arange(len(X))
    np.random.shuffle(indices)
    X = X[indices]
    y = y[indices]

    # 将标签转换为独热编码
    y = tf.keras.utils.to_categorical(y, num_classes=NUM_CLASSES)

    return X, y

接下来，定义模型：

def build_model():
    model = models.Sequential()

    # 卷积层1
    model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 1)))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

    # 卷积层2
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

    # 卷积层3
    model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

    # 全连接层
    model.add(layers.Flatten())
    model.add(layers.Dense(128, activation='relu'))
    model.add(layers.Dropout(0.5))
    model.add(layers.Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax'))

    return model

接下来，加载数据集和构建模型：

# 加载数据集
X, y = load_dataset()

# 构建模型
model = build_model()
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

最后，训练模型：

model.fit(X, y, batch_size=BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS, validation_split=0.2)

这样，我们就可以得到一个简单的人脸识别系统了。注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的模型和更大的数据集来提高准确率。