使用python3.11环境，引用本地已经训练好的pytorch resnet50模型编写一个完整可运行的指纹识别登录页面代码，且不调用显卡资源

由于没有提供模型和数据集，下面的代码只提供一个框架，需要根据实际情况进行修改。

import torch
import torchvision
from PIL import Image
from torchvision.transforms import ToTensor
from tkinter import *
from tkinter import filedialog

# 加载模型
model = torch.load('resnet50_model.pt', map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()

# 定义预处理函数
def preprocess(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    image = image.resize((224, 224))
    tensor = ToTensor()(image)
    tensor = tensor.unsqueeze(0)
    return tensor

# 定义识别函数
def recognize(image_path):
    tensor = preprocess(image_path)
    with torch.no_grad():
        output = model(tensor)
    # TODO: 根据output进行识别，并返回结果
    return 'Guest'  # 默认返回Guest

# 定义登录函数
def login():
    # 弹出文件选择框，选择待识别图片
    file_path = filedialog.askopenfilename(title='Select Image', filetypes=[('Image Files', '*.jpg;*.jpeg;*.png')])
    if file_path:
        # 进行识别并显示结果
        result_label.config(text='Hello, {}'.format(recognize(file_path)))
    else:
        result_label.config(text='No image selected.')

# 创建GUI窗口
window = Tk()
window.title('Fingerprint Login')
window.geometry('300x150')

# 创建登录按钮和结果标签
login_button = Button(window, text='Login', command=login)
login_button.pack(side=TOP, pady=10)
result_label = Label(window, text='Please select an image.')
result_label.pack(side=TOP)

# 运行窗口
window.mainloop()

需要注意的是，由于不调用显卡资源，模型的识别速度可能较慢。如果需要提高识别速度，可以考虑使用CPU加速库（如Intel MKL、OpenBLAS等）进行优化。