制作卡通职业头像编程涉及以下步骤：
数据准备
收集真实照片和卡通画像作为训练数据。
对照片进行预处理，包括检测人脸及关键点、根据关键点旋转校正人脸、将关键点边界框按固定比例扩张并裁剪出人脸区域、使用人像分割模型将背景置白。
将处理后的数据分为训练集（trainA、testA）和测试集（trainB、testB），分别存放照片头像数据和卡通头像数据。
模型选择与训练
可以选择使用预训练的模型如U-Net或CartoonGAN进行迁移学习或从头开始训练。
使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch实现模型。
定义模型结构，包括卷积层、池化层、激活函数等。
编写训练脚本，设置训练参数，进行模型训练。
模型评估与优化
在测试集上评估模型性能，如准确率、召回率等。
根据评估结果调整模型参数或结构，进行优化。
部署与使用
将训练好的模型保存为文件，以便后续使用。
编写推理脚本，加载模型，对新的照片进行卡通化处理。
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
def init_unet（）:
inputs = layers.Input（shape=（256, 256, 3））
conv1 = layers.Conv2D（64, （3, 3）, padding='same', activation='relu'）（inputs）
pool1 = layers.MaxPooling2D（（2, 2））（conv1）
conv2 = layers.Conv2D（128, （3, 3）, padding='same', activation='relu'）（pool1）
pool2 = layers.MaxPooling2D（（2, 2））（conv2）
conv3 = layers.Conv2D（256, （3, 3）, padding='same', activation='relu'）（pool2）
pool3 = layers.MaxPooling2D（（2, 2））（conv3）
conv4 = layers.Conv2D（512, （3, 3）, padding='same', activation='relu'）（pool3）
up4 = layers.UpSampling2D（（2, 2））（conv4）
merge4 = layers.concatenate（[conv3, up4], axis=3）
conv4 = layers.Conv2D（256, （3, 3）, padding='same', activation='relu'）（merge4）
up4 = layers.UpSampling2D（（2, 2））（conv4）
merge4 = layers.concatenate（[conv2, up4], axis=3）
conv3 = layers.Conv2D（128, （3, 3）, padding='same', activation='relu'）（merge4）
up3 = layers.UpSampling2D（（2, 2））（conv3）
merge3 = layers.concatenate（[conv1, up3], axis=3）
conv2 = layers.Conv2D（64, （3, 3）, padding='same', activation='relu'）（merge3）
up2 = layers.UpSampling2D（（2, 2））（conv2）
merge2 = layers.concatenate（[inputs, up2], axis=3）
conv1 = layers.Conv2D（32, （3, 3）, padding='same', activation='relu'）（merge2）
conv1 = layers.Conv2D（3, （3, 3）, padding='same', activation='sigmoid'）（conv1）
return tf.keras.Model（inputs, conv1）
model = init_unet（）
model.compile（optimizer='adam', loss='binary_crossentropy'）
```
请注意，这只是一个示例，实际应用中可能需要更复杂的模型结构和训练策略。建议参考相关领域的最新研究论文和开源项目，以获得更好的效果。