object_detection.builders.input_reader_builder的build()方法的Python实现和调用

build()方法在object_detection.builders.input_reader_builder模块中实现了构建输入阅读器的功能。输入阅读器用于从数据源读取输入样本，并将其转换为TensorFlow中可用的格式。

下面是build()方法的Python实现：

def build(input_reader_config,

          transform_input_data_fn=None,

          input_placeholders=None,

          label_map_proto_file=None,

          data_augmentation_options=None):

    """Builds a tf.data.Dataset reading operation from the input_reader_config.

  

    Args:

        input_reader_config: A input_reader_pb2.InputReader protobuf object.

        transform_input_data_fn: A function for transforming the input data.

        input_placeholders: A map of input keys to input placeholders.

        label_map_proto_file: Path to a label map protobuf file.

        data_augmentation_options: A list of data augmentation options.

  

    Returns:

        A tf.data.Dataset based on the input_reader_config.

  

    Raises:

        ValueError: On invalid input reader proto or augmentation options.

    """

    if not isinstance(input_reader_config, input_reader_pb2.InputReader):

        raise ValueError('input_reader_config not of type '

                         'input_reader_pb2.InputReader.')

    input_type_string = input_reader_config.WhichOneof('input_reader')

    if input_type_string == 'tf_record_input_reader':

        return tf_record_input_reader_builder.build(

            input_reader_config.tf_record_input_reader,

            transform_input_data_fn=transform_input_data_fn,

            input_placeholders=input_placeholders,

            data_augmentation_options=data_augmentation_options)

    elif input_type_string == 'external_input_reader':

        raise ValueError('Only Build a tf_record_input_reader for now.')

    else:

        raise ValueError('Unsupported input_reader. See input_reader.proto for '

                         'valid options.')

该方法首先检查传入的input_reader_config对象是否为input_reader_pb2.InputReader类型的对象，否则会抛出ValueError异常。然后根据配置的input_reader类型，调用相应的构建方法来创建tf.data.Dataset。

下面是build()方法的使用例子：

# 导入必要的模块

from object_detection.builders import input_reader_builder

from object_detection.protos import input_reader_pb2

# 创建一个输入阅读器配置对象

input_reader_config = input_reader_pb2.InputReader()

input_reader_config.tf_record_input_reader.input_path.append('path/to/input.tfrecord')

# 调用build()方法创建输入阅读器

input_reader = input_reader_builder.build(input_reader_config)

# 使用输入阅读器读取数据

for example in input_reader:

    # 处理example

    pass

在这个例子中，首先创建了一个输入阅读器配置对象input_reader_config，并设置了要读取的.tfrecord文件的路径。然后，通过调用build()方法，根据输入阅读器配置对象创建了一个输入阅读器input_reader。最后，使用输入阅读器迭代读取数据。

需要注意的是，在实际使用中，可能还需要对输入数据进行转换、数据增强等操作，可通过设置transform_input_data_fn和data_augmentation_options参数来实现。