上一个代码只能实现小数据的读取与训练，在大数据训练的情况下。会造内存紧张，于是我根据keras的官方文档，对上一个代码进行了改进。
用keras实现人脸关键点检测
数据集：https://pan.baidu.com/s/1cnAxJJmN9nQUVYj8w0WocA
第一步：准备好需要的库
- tensorflow 1.4.0
- h5py 2.7.0
- hdf5 1.8.15.1
- Keras 2.0.8
- opencv-python 3.3.0
- numpy 1.13.3+mkl
第二步：准备数据集：
我对每一张图像进行了剪裁，使图像的大小为178*178的正方形。
并且对于原有的lable进行了优化
第三步：将图片和标签转成numpy array格式：
参数
1 trainpath =