Python中object_detection.builders.input_reader_builder对象的build()方法的实现

在Python中，object_detection.builders.input_reader_builder是TensorFlow Object Detection API中的一个模块，它用于构建输入读取器（input reader）。输入读取器的作用是从数据源中读取训练样本或评估样本，并为模型提供输入数据。

input_reader_builder类中的build()方法用于构建输入读取器，并返回一个tf.data.Dataset对象，该对象包含了模型所需的输入数据。下面是build()方法的实现：

def build(input_reader_config):
    """Builds a tf.data.Dataset for reading training input.
    
    Args:
        input_reader_config: A protocol buffer message representing the configuration
            for the input reader.
    
    Returns:
        A tf.data.Dataset.
    """
    input_reader = _build_input_reader(input_reader_config)
    dataset = input_reader.read(input_reader_config)
    return dataset

build()方法接收一个input_reader_config参数，该参数是一个表示输入读取器配置的协议缓冲区消息。方法首先调用_build_input_reader()函数创建一个输入读取器对象input_reader，然后调用该对象的read()方法从输入数据源读取数据，并将读取到的数据返回。

以下是使用object_detection.builders.input_reader_builder构建输入读取器的一个简单示例：

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

# 创建一个输入读取器配置消息对象
input_reader_config = input_reader_pb2.InputReader()
input_reader_config.tf_record_input_reader.input_path.append('/path/to/train.tfrecord')
input_reader_config.tf_record_input_reader.input_path.append('/path/to/validation.tfrecord')

# 使用输入读取器配置构建输入读取器
input_reader = input_reader_builder.build(input_reader_config)

# 从输入读取器中读取数据
dataset = input_reader.read(input_reader_config)

# 打印读取到的样本数量
num_samples = 0
for _ in dataset:
    num_samples += 1
print('Number of samples:', num_samples)

在上面的示例中，首先创建一个InputReader配置消息对象input_reader_config，然后将训练集和验证集的TFRecord文件路径添加到input_path列表中。接下来，使用build()方法根据配置构建输入读取器input_reader。最后，调用input_reader的read()方法从数据源中读取数据，并使用dataset对象迭代样本，计算样本的数量。

注意，这只是object_detection.builders.input_reader_builder的简单示例，实际上可能需要更多的配置和处理步骤来构建和使用输入读取器。