我有一个pytorch环境下训练好的resnet50，识别两种图片，帮我写一段代码，提取F:/gb/train/ca文件夹里jpg的所有图片的深度学习特征，保存在一个表格里

可以这样写代码：import torch
from torchvision import models# 加载resnet50
model = models.resnet50(pretrained=True)
# 加载要处理的图片
img_dir = 'F:/gb/train/ca/'
imgs = [img_dir + img for img in os.listdir(img_dir) if img.endswith('.jpg')]
# 将图片转化为张量
img_tensors = [torch.from_numpy(img).float() for img in imgs]
# 提取深度学习特征
features = []
for img in img_tensors:
feature = model(img)
features.append(feature.cpu().detach().numpy())
# 将提取的特征保存到表格
pd.DataFrame(features).to_csv('features.csv', index=False)