20个随机的object_detection.protos.optimizer_pb2LearningRate()对象的Python生成器

object_detection.protos.optimizer_pb2.LearningRate()是一个消息对象，用于配置优化器（optimizer）的学习率（learning rate）。为了生成20个随机的LearningRate对象，我们可以使用Python的生成器（generator）来创建一个生成器函数。在每次迭代中，该函数会生成一个随机的LearningRate对象。

下面是一个示例代码，其中包含一个生成器函数random_learning_rate_generator()和一个使用该生成器函数的例子：

import random
from object_detection.protos import optimizer_pb2

def random_learning_rate_generator():
    for _ in range(20):
        learning_rate = optimizer_pb2.LearningRate()
        
        # 设置随机值
        learning_rate.constant_learning_rate.value = random.uniform(0.001, 0.1)  # 随机选择一个学习率
        
        # 注意：如果还有其他LearningRate字段需要设置，可以在这里添加代码
        
        yield learning_rate

# 使用生成器函数生成20个随机的LearningRate对象
learning_rate_generator = random_learning_rate_generator()

for i, lr_obj in enumerate(learning_rate_generator):
    print(f"Learning Rate Object {i+1}:")
    print(lr_obj)
    print()

在上述代码中，我们首先导入了必要的库，然后定义了一个生成器函数random_learning_rate_generator()。该函数使用for循环重复20次，每次迭代生成一个新的LearningRate对象。我们使用random.uniform()函数来生成一个0.001到0.1之间的随机学习率，并将其设置为LearningRate的constant_learning_rate字段的值。如果还有其他需要设置的字段，可以在注释的地方添加相应的代码。

在使用生成器函数之后，我们创建了一个learning_rate_generator对象，并使用for循环迭代它。在每次迭代中，我们打印出生成的LearningRate对象，以及一个空行。

这样，我们就得到了一个包含20个随机LearningRate对象的生成器，并且成功使用了生成器来生成了这些对象。你可以根据自己的需要添加额外的字段设置代码，或者使用这些生成的对象进行相关的优化器学习率的操作。