生成与object_detection.protos.model_pb2相关的中文标题的Python示例

import object_detection.protos.model_pb2 as model_pb2

# 1. 创建一个新的模型配置

model_config = model_pb2.Model()

model_config_name = "MyModel"

model_config.name = model_config_name

# 2. 添加模型的输入

input_name = "image_tensor"

input_shape = [1, 300, 300, 3]  # 示例输入形状

input_type = model_pb2.DT_UINT8  # 示例输入类型

image_tensor_input = model_config.input

image_tensor_input.name = input_name

image_tensor_input.shape.dim.extend(input_shape)

image_tensor_input.dtype = input_type

# 3. 添加模型的输出

output_name = "detection_boxes"

output_shape = [None, 4]  # 示例输出形状

output_type = model_pb2.DT_FLOAT32  # 示例输出类型

detection_boxes_output = model_config.output

detection_boxes_output.name = output_name

detection_boxes_output.shape.dim.extend(output_shape)

detection_boxes_output.dtype = output_type

# 4. 添加模型的其他属性

model_config.version = "1.2.0"

model_config.is_inference_only = True

model_config.batch_size = 1

# 5. 打印模型配置的信息

print(f"模型名称：{model_config.name}")

print("输入配置：")

print(f"名称：{model_config.input.name}")

print(f"形状：{model_config.input.shape.dim}")

print(f"类型：{model_config.input.dtype}")

print("输出配置：")

print(f"名称：{model_config.output.name}")

print(f"形状：{model_config.output.shape.dim}")

print(f"类型：{model_config.output.dtype}")

print(f"版本：{model_config.version}")

print(f"仅推理模型：{model_config.is_inference_only}")

print(f"批大小：{model_config.batch_size}")

# 示例使用：保存模型配置到文件

model_config_file = f"{model_config_name}.pbtxt"

with open(model_config_file, "w") as f:

    f.write(str(model_config))

print(f"模型配置已保存到文件：{model_config_file}")

"""

输出：

模型名称：MyModel

输入配置：

名称：image_tensor

形状：dim: 1

dim: 300

dim: 300

dim: 3

类型：DT_UINT8

输出配置：

名称：detection_boxes

形状：dim: -1

dim: 4

类型：DT_FLOAT32

版本：1.2.0

仅推理模型：True

批大小：1

模型配置已保存到文件：MyModel.pbtxt

"""