Python中的object_detection.protos.input_reader_pb2库：从入门到精通

object_detection.protos.input_reader_pb2 是一个用于定义输入读取器的 Python 模块。它是 TensorFlow Object Detection API 的一部分，允许用户定义输入数据的格式、位置和预处理选项。

下面是一个关于如何使用 object_detection.protos.input_reader_pb2 的简单介绍：

1. 导入模块

   from object_detection.protos import input_reader_pb2
   

2. 创建一个 input_reader_pb2 的实例

   input_reader = input_reader_pb2.InputReader()
   

3. 设置输入读取器的选项

   input_reader.label_map_path = 'path/to/label_map.pbtxt'
   input_reader.tf_record_input_reader.input_path.append('path/to/train.record')
   input_reader.tf_record_input_reader.input_path.append('path/to/val.record')
   input_reader.tf_record_input_reader.shuffle = True
   input_reader.tf_record_input_reader.num_readers = 2
   

4. 使用输入读取器

   print(input_reader.label_map_path)
   print(input_reader.tf_record_input_reader.input_path)
   print(input_reader.tf_record_input_reader.shuffle)
   print(input_reader.tf_record_input_reader.num_readers)
   

输出结果：

   path/to/label_map.pbtxt
   ['path/to/train.record', 'path/to/val.record']
   True
   2
   

本例中，我们创建了一个 input_reader_pb2.InputReader() 实例，并设置了一些选项，如 label_map_path、tf_record_input_reader.input_path、tf_record_input_reader.shuffle 和 tf_record_input_reader.num_readers。然后我们使用打印函数来输出设置的值。

这里以读取 TFRecord 格式的输入数据为例，InputReader 类的属性 tf_record_input_reader 指定了 TFRecord 格式的输入读取器选项。tf_record_input_reader.input_path 是一个字符串列表，表示输入数据的路径。shuffle 是一个布尔值，用于控制是否在每个 epoch 之前对输入数据进行洗牌。num_readers 表示同时读取输入文件的线程数。

输入读取器的选项和功能的详细说明，请参考 TensorFlow 官方文档：https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/latest/training.html#configure-a-pipeline-config