基于卷积神经网络实现人脸识别，使用CPU+TensorFlow2.X数据集Yale_64x64.mat

人脸识别是计算机视觉领域的研究热点之一，卷积神经网络(CNN)是其中应用最广泛的算法之一。在这里我提供一个使用CPU+TensorFlow2.X实现人脸识别的简单示例，数据集采用Yale_64x64.mat。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。在这个示例中，我们将使用NumPy和TensorFlow作为我们的主要库。

import numpy as np
import tensorflow as tf
import scipy.io as sio

# 导入数据集
data = sio.loadmat('Yale_64x64.mat')
X = data['fea']
Y = data['gnd']

接下来，我们需要对数据进行预处理。在这个示例中，我们将把数据集分成训练集和测试集，并进行归一化处理。

# 数据预处理
n_samples = X.shape[0]
n_train = int(n_samples * 0.8)

# 训练集
X_train = X[:n_train]
Y_train = Y[:n_train]

# 测试集
X_test = X[n_train:]
Y_test = Y[n_train:]

# 归一化
X_train = X_train / 255.
X_test = X_test / 255.

接下来，我们需要定义一个CNN模型。在这个示例中，我们将使用一个简单的3层卷积神经网络。

# 定义CNN模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(15, activation='softmax')
])

接下来，我们需要编译模型并开始训练。在这个示例中，我们将使用交叉熵作为损失函数，Adam优化器作为优化器，并设置5个epochs进行训练。

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train.reshape(-1, 64, 64, 1), Y_train, epochs=5)

最后，我们可以使用测试集评估模型的性能。

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test.reshape(-1, 64, 64, 1), Y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

通过运行以上代码，我们可以得到一个使用CPU+TensorFlow2.X实现人脸识别的简单示例。