使用Python构建object_detection.builders.input_reader_builder对象

在TensorFlow Object Detection API中，input_reader_builder是一个辅助函数，用于构建输入读取器。输入读取器读取训练数据的TFRecord文件，并准备用于训练或评估模型的数据。

接下来，我将提供一个Python代码示例，演示如何构建input_reader_builder对象。

首先，我们需要导入必要的依赖项和模块：

from object_detection.builders import input_reader_builder
from object_detection.protos import input_reader_pb2
from object_detection.utils import dataset_util
from object_detection.utils import label_map_util

接下来，我们定义一些用于构建输入读取器的参数：

data_dir = 'path/to/data/dir'
train_record_file = 'train.record'
label_map_file = 'label_map.pbtxt'
batch_size = 32
num_epochs = 10
shuffle = True

然后，我们加载标签映射文件和计算类别数量。

label_map = label_map_util.load_labelmap(label_map_file)
categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=90, use_display_name=True)
category_index = label_map_util.create_category_index(categories)
num_classes = len(category_index)

接着，我们构建input_reader_params对象，指定输入文件和其他参数：

input_reader_params = input_reader_pb2.InputReader()
input_reader_params.tf_record_input_reader.input_path.append(dataset_util.training_directory(data_dir, train_record_file))
input_reader_params.tf_record_input_reader.num_epochs = num_epochs
input_reader_params.batch_size = batch_size
input_reader_params.shuffle = shuffle

最后，我们使用input_reader_builder函数构建输入读取器：

input_reader = input_reader_builder.build(input_reader_params, num_classes)

现在，我们已经成功构建了一个input_reader对象，它可以读取TFRecord文件并准备训练或评估模型的数据。

以下是完整的示例代码：

from object_detection.builders import input_reader_builder
from object_detection.protos import input_reader_pb2
from object_detection.utils import dataset_util
from object_detection.utils import label_map_util

data_dir = 'path/to/data/dir'
train_record_file = 'train.record'
label_map_file = 'label_map.pbtxt'
batch_size = 32
num_epochs = 10
shuffle = True

label_map = label_map_util.load_labelmap(label_map_file)
categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=90, use_display_name=True)
category_index = label_map_util.create_category_index(categories)
num_classes = len(category_index)

input_reader_params = input_reader_pb2.InputReader()
input_reader_params.tf_record_input_reader.input_path.append(dataset_util.training_directory(data_dir, train_record_file))
input_reader_params.tf_record_input_reader.num_epochs = num_epochs
input_reader_params.batch_size = batch_size
input_reader_params.shuffle = shuffle

input_reader = input_reader_builder.build(input_reader_params, num_classes)

希望这个例子能帮助你理解如何使用Python构建input_reader_builder对象，并在TensorFlow Object Detection API中读取和准备训练数据。