构建深度卷积神经网络利用所下载的人脸数据集和构建的深度卷积神经网络完成人脸识别任务并给出示例代码

以下是一个简单的人脸识别示例代码，使用了深度卷积神经网络模型：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# 构建深度卷积神经网络模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, 
                    validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print(test_acc)

这里以CIFAR-10数据集为例，使用了三层卷积层和两层全连接层，训练了10个epochs。对于人脸识别任务，需要更换输入数据和输出层，以适应不同的数据集和类别