上一篇我們討論如何使用 Face Recognition 快速做一個人臉辨識系統，但使用預設參數的情況下可能無法完全符合實際需求，這邊分享一些參數調教的方法，讓大家的辨識系統可以更完美！

Face Recognition 是在 github 上開源的 python library，作者透過包裝 dlib 的方式來實現快速且簡單的人臉辨識開發，同時提供已經訓練好的 CNN 人臉偵測模型、resnet 人臉辨識模型，開發者只需要準備好想要辨識的人臉圖片，就可以簡單用幾行 code 實現！就讓我們一起來看看怎麼做吧！

玩深度學習第一件事，就是先把 CUDA、cuDNN 裝好！一聽到「裝環境」我們總是眉頭一皺，這過程肯定有許多坑等著。但其實真的不難，就讓我們看下去！

在 Jetson Nano 裝 opencv-python 版可不是簡單 pip 一下就好，因為 pip 安裝不會支援 CUDA，同時，也沒有支援 GStreamer！這樣 OpenCV 是無法擷取到 Camera 的影像的！

一拿到熱騰騰的 Jetson Nano，當然第一步就是立刻裝系統，上環境。但是在裝 TensorFlow 和 PyTorch 可是栽了很多坑。因為 Jetson Nano 是 arm64 的 SoC，雖然 TensorFlow 和 PyTorch CPU only 有 for arm64 的 wheel 可以安裝，但 GPU support 的卻都沒有！都用上 Jetson Nano 怎麼可以不用 GPU 呢？