Python中调用object_detection.builders.input_reader_builder的build()方法构建对象

在Python中使用object_detection.builders.input_reader_builder模块的build()方法可以构建输入数据的阅读器对象。该模块的主要功能是读取并解析训练模型所需的输入数据，例如图像、标签等。下面我们将介绍如何使用build()方法构建对象，并提供一个示例来说明具体的用法。

首先，你需要确保已经安装了TensorFlow Object Detection API，并将其导入到Python的工作环境中。请使用以下命令安装API：

pip install tensorflow-object-detection-api

在导入API之后，你可以使用object_detection.builders.input_reader_builder模块来构建输入数据的阅读器对象。input_reader_builder模块提供了多种函数来创建不同类型的输入阅读器对象，例如tf_record_input_reader、numpy_input_reader等。

示例使用tf_record_input_reader函数创建一个TFRecord格式的输入阅读器对象：

from object_detection.builders import input_reader_builder

# 定义输入读取配置信息
input_config = {
    'tf_record_input_reader': {
        'input_path': '/path/to/train.record',
    }
}

# 构建输入阅读器对象
input_reader = input_reader_builder.build(input_config)

在这个示例中，我们定义了一个input_config字典，其中包含了一个tf_record_input_reader字段，指定了train.record文件的路径。然后，我们调用build()方法并传递input_config参数，从而创建了一个名为input_reader的输入阅读器对象。

你也可以根据需要进行适当修改，例如指定其他类型的输入阅读器或修改输入阅读器的参数。build()方法会根据输入阅读器的配置信息来创建所需的对象，并返回该对象。

为了展示更完整的示例，我们使用pipeline.config文件中的配置信息来创建输入阅读器对象（以下示例将假设pipeline.config文件位于当前工作目录中）：

import tensorflow as tf
from object_detection.builders import input_reader_builder
from object_detection.protos import input_reader_pb2
from google.protobuf import text_format

# 读取并解析pipeline.config文件
pipeline_config = input_reader_pb2.InputReader()
with tf.io.gfile.GFile('pipeline.config', 'r') as f:
    proto_str = f.read()
    text_format.Merge(proto_str, pipeline_config)

# 构建输入阅读器对象
input_reader = input_reader_builder.build(pipeline_config)

在这个示例中，我们首先使用tf.io.gfile.GFile方法读取并解析pipeline.config文件，并将其存储在pipeline_config变量中。然后，我们调用build()方法创建输入阅读器对象，并将pipeline_config作为参数传递给该方法。

总结起来，使用object_detection.builders.input_reader_builder模块的build()方法可以方便地构建输入数据的阅读器对象。你可以根据需要选择不同类型的输入阅读器，并根据相应的配置信息创建所需的对象。这样，你就可以方便地读取和解析训练模型所需的输入数据。

注意：在使用输入阅读器对象之前，你需要确保已经正确配置了输入数据，并将其保存在正确的位置。