class FaceNet:注释

以下是对 FaceNet 类的注释：

class FaceNet:
    def __init__(self, model_path):
        """
        初始化 FaceNet 模型
        :param model_path: 参数文件路径
        """
        self.graph = tf.Graph()  # 创建一个 TensorFlow 计算图
        self.sess = tf.Session(graph=self.graph)  # 在计算图中创建一个 TensorFlow 会话
        with self.graph.as_default():
            # 从参数文件中加载模型
            self.saver = tf.train.import_meta_graph(model_path + '.meta', clear_devices=True)
            self.saver.restore(self.sess, model_path)

            # 获取输入和输出张量
            self.images_placeholder = self.graph.get_tensor_by_name("input:0")
            self.embeddings = self.graph.get_tensor_by_name("embeddings:0")
            self.phase_train_placeholder = self.graph.get_tensor_by_name("phase_train:0")

    def get_embedding(self, image):
        """
        使用 FaceNet 模型生成人脸嵌入向量
        :param image: 人脸图像
        :return: 人脸嵌入向量
        """
        # 将图像数据按照指定的格式进行预处理
        prewhitened = facenet.prewhiten(image)

        # 在 TensorFlow 会话中执行计算图
        feed_dict = {self.images_placeholder: [prewhitened], self.phase_train_placeholder: False}
        embeddings = self.sess.run(self.embeddings, feed_dict=feed_dict)

        # 返回人脸嵌入向量
        return embeddings[0]

这个类是用来初始化 FaceNet 模型，并使用该模型生成人脸嵌入向量的。在初始化时，需要传递模型参数文件的路径。类中的方法包括：

- `__init__(self, model_path)`：初始化方法，根据参数文件路径创建一个 TensorFlow 计算图和会话，并加载模型。
- `get_embedding(self, image)`：使用 FaceNet 模型生成人脸嵌入向量的方法。该方法接收一个人脸图像作为输入，并返回一个向量表示该图像在 FaceNet 模型中的嵌入向量。