object_detection.builders.input_reader_builder的build()方法在Python中的实现和使用

在TensorFlow的目标检测库中，object_detection.builders.input_reader_builder模块中的build()方法用于创建输入数据读取器（input reader）对象。该方法接受一个用于配置输入读取器的input_reader_config参数，并返回一个对应的输入读取器对象。

以下是object_detection.builders.input_reader_builder模块中的build()方法的Python实现：

def build(input_reader_config):
  if not isinstance(input_reader_config, input_reader_pb2.InputReader):
    raise ValueError('input_reader_config not of type '
                     'input_reader_pb2.InputReader.')
  if input_reader_config.WhichOneof('input_reader') == 'tf_record_input_reader':
    input_config = input_reader_config.tf_record_input_reader
    return tf_record_input_reader_builder.build(input_config)
  raise ValueError('Unsupported input_reader_config.')

这里的input_reader_config参数是一个input_reader_pb2.InputReader类型的对象，它包含了输入读取器的配置信息。input_reader_pb2.InputReader是一个Protocol Buffer类，其定义可以在tensorflow/models/research/object_detection/protos/input_reader.proto文件中找到。

使用build()方法的示例代码如下：

from object_detection.builders import input_reader_builder

# 构建一个 tf.RecordInputReader 对象
input_reader_config = input_reader_pb2.InputReader()
input_reader_config.tf_record_input_reader.input_path[:] = ['/path/to/records.tfrecord']
input_reader = input_reader_builder.build(input_reader_config)

# 使用输入读取器读取数据
dataset = input_reader.read(input_reader_config)
for example in dataset:
  # 对每个example进行处理
  pass

首先，我们创建一个input_reader_config对象，然后设置其属性以配置输入读取器。例如，在这里我们使用tf_record_input_reader作为输入读取器类型，并设置input_path属性以指定要读取的TFRecord文件路径。

然后，通过调用build()方法并传入input_reader_config对象，我们可以获取到对应的输入读取器对象input_reader。

最后，我们可以使用input_reader对象的read()方法来读取数据集。在这个例子中，read()方法会返回一个迭代器，我们可以使用for循环遍历数据集中的每个example，并对其进行处理。

需要注意的是，在使用build()方法之前，我们需要先导入模块from object_detection.builders import input_reader_builder，并且可能需要根据实际需要导入其他相关的模块。