请使用python3.11环境，利用pytorch ResNet50模型，通过指纹特征码对比，写一个能够分析出是否是同一个人的指纹的代码

好的，首先我们需要准备一些数据。假设我们已经有了两张指纹图像，并已经对它们提取了特征码。我们可以将这些特征码存储在一个列表中。为了简单起见，我们可以使用随机生成的特征码来模拟这个过程：

import random

# 生成两个随机特征码
feature1 = [random.uniform(-1, 1) for i in range(2048)]
feature2 = [random.uniform(-1, 1) for i in range(2048)]

# 存储特征码
features = [feature1, feature2]

接下来，我们需要加载预训练的 ResNet50 模型，并将其用于特征提取。我们可以使用 PyTorch 提供的 `torchvision` 库来完成这个任务。

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms

# 加载 ResNet50 模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 去掉最后一层全连接层
model.fc = torch.nn.Identity()

# 转换图像
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225],
    ),
])

# 提取特征码
def extract_features(image_path):
    image = transform(image_path)
    image = image.unsqueeze(0)
    with torch.no_grad():
        feature = model(image).squeeze().tolist()
    return feature

# 提取特征码并存储在列表中
features = [
    extract_features('fingerprint1.jpg'),
    extract_features('fingerprint2.jpg')
]

现在我们已经准备好了两个指纹图像的特征码，我们可以使用它们来计算它们之间的相似度。我们可以使用余弦相似度来计算两个特征向量之间的相似度。

import math

# 计算余弦相似度
def cosine_similarity(vector1, vector2):
    dot_product = sum(p*q for p,q in zip(vector1, vector2))
    magnitude1 = math.sqrt(sum([val**2 for val in vector1]))
    magnitude2 = math.sqrt(sum([val**2 for val in vector2]))
    if magnitude1 == 0 or magnitude2 == 0:
        return 0
    else:
        return dot_product / (magnitude1 * magnitude2)

# 计算相似度
similarity = cosine_similarity(features[0], features[1])
print(similarity)

我们可以将相似度设置一个阈值，如果两个指纹的相似度大于该阈值，则认为它们来自同一个人。

# 设置阈值
threshold = 0.8

# 判断是否来自同一个人
if similarity > threshold:
    print("These fingerprints are from the same person.")
else:
    print("These fingerprints are from different people.")