使用Python创建object_detection.builders.input_reader_builder对象并调用build()方法

在使用TensorFlow Object Detection API进行物体检测时，我们可以使用object_detection.builders.input_reader_builder对象创建输入读取器（input reader），用于从不同格式的数据源中读取训练数据。

object_detection.builders.input_reader_builder模块提供了构建输入读取器所需的函数和类。

下面是一个使用Python创建object_detection.builders.input_reader_builder对象并调用build()方法的示例：

from object_detection.builders import input_reader_builder
from object_detection.protos import input_reader_pb2

def build_input_reader(input_reader_config):
    # 构建输入读取器
    input_reader = input_reader_builder.build(input_reader_config)
    return input_reader

def main():
    # 创建InputReader的配置
    input_reader_config = input_reader_pb2.InputReader()
    input_reader_config.tf_record_input_reader.input_path.append('path/to/train.record')
    input_reader_config.tf_record_input_reader.input_path.append('path/to/val.record')
    input_reader_config.tf_record_input_reader.label_map_path = 'path/to/label_map.pbtxt'
    input_reader_config.tf_record_input_reader.shuffle = True
    input_reader_config.tf_record_input_reader.queue_capacity = 1000
    input_reader_config.tf_record_input_reader.min_after_dequeue = 500

    # 使用配置创建输入读取器
    input_reader = build_input_reader(input_reader_config)

    # 打印输入读取器的信息
    print(input_reader)

if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的示例中，我们首先导入了object_detection.builders.input_reader_builder模块和input_reader_pb2模块。然后，我们定义build_input_reader()函数，该函数使用input_reader_builder.build()方法构建输入读取器。

在main()函数中，我们创建了一个InputReader的配置对象input_reader_config，并设置了以下参数：

- input_path：指定了训练数据的路径，可以有多个输入路径。

- label_map_path：指定了标签映射文件的路径。

- shuffle：指定是否对输入数据进行随机洗牌。

- queue_capacity：指定输入队列的容量。

- min_after_dequeue：指定每个队列中保留的最小元素数量，用于控制读取速度。

然后，我们调用build_input_reader()方法来构建输入读取器，并将创建的输入读取器保存在input_reader变量中。最后，我们打印输入读取器的信息。

以上就是使用Python创建object_detection.builders.input_reader_builder对象并调用build()方法的示例。根据自己的需求，可以根据InputReader的配置定义不同的参数值。