使用Python实现的object_detection.builders.input_reader_builder构建函数及其build()方法

object_detection.builders.input_reader_builder是一个用于构建输入数据读取器的Python模块。它提供了一种方便的方法来构建和配置用于目标检测的数据输入读取器，并将其与模型进行配对。

在使用input_reader_builder之前，我们需要先定义数据集的一些基本信息，例如数据集的路径、标签等。让我们以一个简单的例子来说明如何使用input_reader_builder来构建数据输入读取器。

首先，我们需要导入必要的模块和函数：

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

接下来，我们需要定义一个用于构建数据输入读取器的函数，这个函数将返回一个tf.data.Dataset类型的数据集。我们可以根据自己的需求对数据输入读取器进行配置。以下是一个简化的建造函数的示例：

def build_input_reader(train_config, input_config, model_config):
    # 创建一个InputReaderBuilder对象
    input_reader = input_reader_pb2.InputReader()
    
    # 配置输入数据集的路径和类型
    input_reader.tf_record_input_reader.input_path.append('path/to/train_data.record')
    input_reader.tf_record_input_reader.input_path.append('path/to/test_data.record')
    input_reader.tf_record_input_reader.input_type = 'tfrecord'
    
    # 配置输入数据集的标签图标
    label_map_path = 'path/to/label_map.pbtxt'
    input_reader.label_map_path = label_map_path
    
    # 构建并返回数据输入读取器
    return input_reader_builder.build(input_reader, model_config, train_config.is_training)

在上述例子中，我们首先创建了一个InputReader对象，并通过.tf_record_input_reader方法设置了输入数据集的路径和类型。然后，我们使用.label_map_path方法设置了标签图标的路径。

最后，我们调用input_reader_builder.build方法来构建数据输入读取器。该方法会根据我们提供的参数，构造并返回一个tf.data.Dataset类型的数据集。

以下是一个完整的示例，展示了如何使用input_reader_builder来构建数据输入读取器：

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

def build_input_reader(train_config, input_config, model_config):
    input_reader = input_reader_pb2.InputReader()
    input_reader.tf_record_input_reader.input_path.append('path/to/train_data.record')
    input_reader.tf_record_input_reader.input_path.append('path/to/test_data.record')
    input_reader.tf_record_input_reader.input_type = 'tfrecord'
    
    label_map_path = 'path/to/label_map.pbtxt'
    input_reader.label_map_path = label_map_path
    
    return input_reader_builder.build(input_reader, model_config, train_config.is_training)

# 以下是使用例子
train_config = {}  # 模型训练的配置
input_config = {}  # 输入数据集的配置
model_config = {}  # 模型的配置

input_reader = build_input_reader(train_config, input_config, model_config)

在上述例子中，我们创建了一个参数字典来保存各种配置，然后调用build_input_reader函数来构建数据输入读取器。

总结起来，object_detection.builders.input_reader_builder提供了一种方便的方法来构建和配置数据输入读取器，以便与目标检测模型配对使用。我们可以根据自己的需求设置输入数据集的路径、类型和标签图标等信息，使用build方法构建数据输入读取器，并将其与模型一起使用。