使用Python创建object_detection.builders.input_reader_builder对象的build()方法

在使用Python的object_detection.builders.input_reader_builder模块时，我们可以使用build()方法来构建InputReader对象。InputReader对象定义了如何读取训练数据和评估数据。

首先，我们需要导入必要的依赖项：

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

接下来，下面是一个使用build()方法创建InputReader对象的示例代码：

input_reader_text_proto = """
  tf_record_input_reader {
    input_path: "./data/train.record"
  }
  label_map_path: "./data/label_map.pbtxt"
"""

input_reader_proto = input_reader_pb2.InputReader()
text_format.Merge(input_reader_text_proto, input_reader_proto)

input_reader = input_reader_builder.build(input_reader_proto)

在上面的代码中，我们首先定义了input_reader_text_proto，该变量包含了用于训练的TFRecord文件的路径和标签映射文件的路径。然后，我们创建了一个空的InputReader对象input_reader_proto，并使用text_format.Merge()方法将input_reader_text_proto转换为Protobuf格式。

最后，我们调用build()方法并传入input_reader_proto对象来创建InputReader对象。

在创建InputReader对象后，我们可以将其用于训练和评估过程中的输入数据读取。例如，我们可以在模型配置文件中指定InputReader对象：

train_config {
  ...
  train_input_reader {
    label_map_path: "./data/label_map.pbtxt"
    tf_record_input_reader {
      input_path: "./data/train.record"
    }
  }
  ...
}

eval_config {
  ...
  eval_input_reader {
    label_map_path: "./data/label_map.pbtxt"
    shuffle: false
    num_readers: 1
    tf_record_input_reader {
      input_path: "./data/eval.record"
    }
  }
  ...
}

在上面的配置文件中，我们指定了一个InputReader对象用于训练数据，同时还指定了一个InputReader对象用于评估数据。label_map_path表示标签映射文件的路径，input_path表示数据文件的路径。

这是一个使用Python的object_detection.builders.input_reader_builder模块中build()方法创建InputReader对象的示例。根据实际情况，你可以根据需要更改示例代码中的路径和参数。