深度学习模型在图像检索中的应用：VGG和ResNet实践

引言：
深度学习模型在计算机视觉任务中取得了显著的成果，其中包括图像检索。图像检索是指通过计算机自动识别和检索出与给定查询图像相似的图像。在本文中，我们将介绍两个常用的深度学习模型：VGG和ResNet，并说明如何使用它们来实现图像检索任务。我们还将提供相应的源代码示例，以帮助读者更好地理解和实践这些模型。

1. VGG模型：
   VGG模型是由牛津大学的研究团队提出的一种深度卷积神经网络模型。它的全称是Visual Geometry Group，其核心思想是使用多个连续的卷积层和池化层来提取图像的特征。VGG模型在图像识别任务中取得了很好的效果，并且被广泛应用于图像检索领域。

以下是使用VGG模型进行图像检索的示例代码：

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