                                     activation="sigmoid",
                                     name="face_out")
          outputs = [var_x]
  
          if self.config.get("mask_type", None):
              var_y = input_
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, 512)
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, 256)
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, 128)
              var_y = self.blocks.conv2d(var_y, 1,
 
</s> remove         if self.config.get("mask_type", None):
 </s> add         if self.config.get("learn_mask", False): </s> remove         if self.config.get("mask_type", None):
 </s> add         if self.config.get("learn_mask", False):
 </s> remove         if self.config.get("mask_type", None):
 </s> add         if self.config.get("learn_mask", False): </s> remove         if self.config.get("mask_type", None):
 </s> add         if self.config.get("learn_mask", False): </s> remove         # Mask
        if self.config.get("mask_type", None):
 </s> add         if self.config.get("learn_mask", False):
        if self.config.get("learn_mask", False):

                                     activation="sigmoid",
                                     name="face_out")
          outputs = [var_x]
  
        if self.config.get("learn_mask", False):
              var_y = input_
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, 512)
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, 256)
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, 128)
              var_y = self.blocks.conv2d(var_y, 1,
keep keep keep keep replace keep keep keep keep keep
 Smart Masks - Training Implementation (#914)

* Smart Masks - Training

- Reinstate smart mask training code
- Reinstate mask_type back to model.config
- change 'replicate_input_mask to 'learn_mask'
- Add learn mask option
- Add mask loading from alignments to plugins.train.trainer
- Add mask_blur and mask threshold options
- _base.py - Pass mask options through training_opts dict
- plugins.train.model - check for mask_type not None for learn_mask and penalized_mask_loss
- Limit alignments loading to just those faces that appear in the training folder
- Raise error if not all training images have an alignment, and alignment file is required
- lib.training_data - Mask generation code
- lib.faces_detect - cv2 dimension stripping bugfix
- Remove cv2 linting code

* Update mask helptext in cli.py

* Fix Warp to Landmarks
Remove SHA1 hashing from training data

* Update mask training config

* Capture missing masks at training init

* lib.image.read_image_batch - Return filenames with batch for ordering

* scripts.train - Documentation

* plugins.train.trainer - documentation

* Ensure backward compatibility.
Fix convert for new predicted masks

* Update removed masks to components for legacy models. 
plugins/train/model/lightweight.py