文中部分内容转自两位大神，本人根据前人工作自行进行总结，将celeba数据集在windows上的生成做了进一步解释。
https://blog.****.net/weixin_39881922/article/details/81877005
https://blog.****.net/yunyi4367/article/details/80784205
CeleA是香港中文大学的开放数据，包含202599张人脸数据。
下载地址：
官网链接
百度网盘
下载好数据集之后可看到如下目录，其中Img里面的数据便是可用于深度学习训练的人脸数据。
打开Img可看到如下目录，其中 img_celeba.7z文件夹下面有14个压缩包，解压后可得到作者从网上爬虫得到的数据原图，这个数据大小不一，未经裁剪。 img_align_celeba_png.7z文件夹中有16个压缩包，是将原图裁剪后得到的
178*218大小的png数据，比较大。 img_align_celeba.zip 压缩包内是202599张剪切为178*218的jpg格式数据，可直接解压使用。
解压后可得到这样的一些jpg数据。
在深度学习中，我们往往需要方形的数据、高清数据集，或由于cpu/gpu计算能力不足而需要将人脸resize。这就需要我们生成高清人脸数据集CelebA-HQ。
1.解压得到原图
已经下载好img_celeba.7z 需要将其中的14个压缩包解压，得到202599张从原图。
原来的压缩包是这样的，无法直接解压。
windows：copy /B img_celeba.7z.0** img_celeba.7z
linux： cat img_celeba.7z.0** > img_celeba.7z
就可以合并压缩包，得到这个压缩包就可以直接解压得到202599张图片了。
2.下载deltas文件
https://drive.google.com/drive/folders/0B4qLcYyJmiz0TXY1NG02bzZVRGs
文件夹内有30个zip文件,不需要解压缩。注意里面的 image_list.txt 不能丢掉。
3.下载github上这位仁兄的h5tool.py,他的才能直接得到jpg文件,另外一个大兄弟的得到的是hdf5文件
https://github.com/willylulu/celeba-hq-modified
4.创建图片保存目录：
当前文件夹下创建目录celeba-hq，在此目录下创建如下目录。
4.的到最终目录如下：
python2.7环境下执行命令：
python h5tool.py create_celeba_hq 123456.h5 ./ ./delta/
便可以生成30000张64，128，256，512，1024的高清celeba人脸图片。