深度学习在计算机视觉领域中的应用越来越广泛，其中动物图像检索算法是一个重要的应用场景。本文将介绍一种基于深度学习的动物图像检索算法，并提供相应的代码实现。
一、算法原理
本算法采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为特征提取器，将图片转化为特征向量。然后，通过计算特征向量之间的相似度，得到检索结果。
具体而言，我们采用预训练的ResNet50模型作为特征提取器。该模型在ImageNet数据集上训练得到了较好的效果，可以有效地提取图片的特征。
对于输入的图片，我们将其输入到ResNet50模型中，得到一个2048维的特征向量。然后，我们将所有图片的特征向量保存下来，以便后续的相似度计算。
对于查询图片，我们同样将其输入到ResNet50模型中，得到一个2048维的特征向量。然后，我们计算该特征向量与所有图片的特征向量之间的余弦相似度，得到一个相似度向量。最后，我们将相似度向量中相似度最高的前K个图片作为检索结果。
二、代码实现
以下是基于Python和TensorFlo