（1）确保本地环境对GPU的支持，当数据集的制作需要tensorflow里，需要安装gpu版本的tensorflow
测试脚本：https://github.com/dualven/insightface/blob/master/src/align/tensorflowTest.py
安装脚本： conda install tensorflow-gpu
（2） 修改align脚本align_gbcom.py
放开gpu限制。
正常情况下，程序启动有如下 打印，与GPU相关：
（3）align命令
python align_gbcom.py --input-dir /data/gbcomFaceBase/images/ --output-dir ../../datasets/gbcom2020-2 --image-size 112,112
说明：
https://github.com/dualven/insightface/blob/master/src/common/face_image.py
https://github.com/dualven/insightface/blob/master/src/align/align_gbcom.py
align_gbcom 调用 face_image。
生成了lst
针对我们目前的目录结构进行原始数据处理
（4） property
3810,112,112;
copy lst to rain-gbcom2020/train.lst
(5) src/data/
python face2rec2.py ../../datasets/train-gbcom2020/
生成train.rec ,index
(6) pairs.txt
python generate_image_pairs.py --data-dir ../../datasets/gbcom2020-2 --outputtxt ../../datasets/train-gbcom2020/pairs.txt --num-samepairs 5000
5000
5000
(7) src/data
python lfw2pack.py --data-dir ../../datasets/train-gbcom2020/ --output ../../datasets/train-gbcom2020/gbcom.bin --num_samepairs 5000
生成 ：