Python中关于object_detection.data_decoders.tf_example_decoderBackupHandler()的备份处理程序

在TensorFlow Object Detection API中，object_detection.data_decoders.tf_example_decoder.BackupHandler是一个用于处理备份的类。当解码器在解码TFRecord文件期间遇到错误或损坏的样本时，备份处理程序将提供一种机制来处理这些样本。

备份处理程序的主要作用是根据需要创建备份样本或返回打破样本的默认值。以下是一个使用示例：

from object_detection.data_decoders import tf_example_decoder
from object_detection.data_decoders import tf_example_decoder_backup_handler

# 创建一个TFExampleDecoder对象
decoder = tf_example_decoder.TfExampleDecoder()

# 创建一个BackupHandler对象
backup_handler = tf_example_decoder_backup_handler.BackupHandler()

# 假设我们有一个TFRecord文件'input.record'，其中包含多个样本，在解码期间其中一个样本损坏或错误

# 读取TFRecord文件中的样本
record_iterator = tf.compat.v1.python_io.tf_record_iterator(path='input.record')

# 对于每个样本
for string_record in record_iterator:
    # 将样本转换为tf.train.Example对象
    example = tf.train.Example()
    example.ParseFromString(string_record)

    try:
        # 尝试解码样本
        decoded = decoder.decode(example)
        print("Decoded sample successfully:", decoded)
    except tf_example_decoder.BackupDetectionError:
        # 如果样本解码失败，则回退到备份处理程序

        # 创建备份样本或返回备份样本的默认值
        backup_sample = backup_handler.handle_example(example)
        print("Decoded backup sample:", backup_sample)

在上面的示例中，我们首先创建了TfExampleDecoder和BackupHandler的实例。然后，我们使用tf.python_io.tf_record_iterator迭代器从TFRecord文件中读取样本。对于每个样本，我们首先尝试使用decoder.decode方法解码样本。如果解码失败，就会引发tf_example_decoder.BackupDetectionError异常。在异常处理块中，我们调用backup_handler.handle_example方法来处理备份。

备份处理程序的默认行为是返回打破样本的默认值，这可以通过覆盖BackupHandler的handle_example方法来更改。例如，您可以选择在此方法中创建备份样本，然后解码器可以继续解码这些备份样本。

这是一个简单的示例，演示了如何使用ObjectDetection.data_decoders.tf_example_decoder.BackupHandler来处理解码期间的错误或损坏的样本。您可以根据自己的需求扩展和自定义备份处理程序。