生成python TensorFlow判断两个图片中物品是否是同一物品代码

以下是一个简单的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 构建模型
input_shape = (224, 224, 3)
model = tf.keras.Sequential([
    Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=val_dataset)

# 测试模型
results = model.evaluate(test_dataset)
print('test loss, test acc:', results)

# 部署模型
def is_same_object(img1, img2):
    # 加载图像，预处理图像
    img1 = load_image(img1)
    img2 = load_image(img2)
    
    # 使用模型判断两张图片是否属于同一物品
    feature1 = model.predict(img1)
    feature2 = model.predict(img2)
    distance = euclidean_distance(feature1, feature2)
    if distance < threshold:
        return True
    else:
        return False

需要根据你的数据集和模型设计进行适当的修改，比如修改模型结构、修改损失函数、修改优化器等。同时需要注意，上述代码中的 `load_image` 和 `euclidean_distance` 函数需要自行实现。