object_detection.data_decoders.tf_example_decoderBackupHandler()备份处理程序的中文版Python源码

以下是object_detection.data_decoders.tf_example_decoderBackupHandler()备份处理程序的中文版Python源码，以及使用例子：

import tensorflow.compat.v1 as tf
from object_detection.data_decoders import tf_example_decoder


class BackupHandler(tf_example_decoder.TfExampleDecoder):
    """继承自TfExampleDecoder的备份处理程序"""

    def __init__(self, additional_keys=None):
        """初始化BackupHandler类
        
        参数：
            additional_keys：一个可选的字符串列表，包含额外需要解码的特征键的名称
        """
        super().__init__(additional_keys=additional_keys)

    def _decode_features(self, tf_example):
        """重写父类中的_decode_features方法，用于定制化的特征解码
        
        参数：
            tf_example：输入的TensorFlow Example
            
        返回：
            features：一个包含解码特征的字典
        """
        features = super()._decode_features(tf_example)

        # 在这里添加额外的解码逻辑
        # ...

        return features


# 使用例子
# 创建一个备份处理程序实例
backup_handler = BackupHandler(additional_keys=['additional_feature'])

# 创建一个TensorFlow Example解码器实例
example_decoder = tf_example_decoder.TfExampleDecoder(
    category_count=10,
    backup_handler=backup_handler
)

# 读取一个TensorFlow Example文件
tf_example_file = '/path/to/tf_example.tfrecord'
tf_example = tf.data.TFRecordDataset([tf_example_file]).map(example_decoder.decode)

# 解码TensorFlow Example
decoded_example = tf_example.make_one_shot_iterator().get_next()

# 使用解码后的TensorFlow Example的特征
with tf.Session() as sess:
    while True:
        try:
            example = sess.run(decoded_example)
            image = example['image']
            labels = example['labels']
            # ...

            # 处理解码后的特征
            # ...
        except tf.errors.OutOfRangeError:
            break

在上述代码中，我们首先定义了一个继承自TfExampleDecoder的BackupHandler类。在BackupHandler类中，我们重写了父类中的_decode_features方法，以实现我们自定义的特征解码逻辑。在这个例子中，我们使用了super()._decode_features(tf_example)语句来调用父类中的特征解码方法，并在其基础上添加了额外的解码逻辑。

在使用例子部分，我们首先创建了一个BackupHandler实例，并将其作为参数传递给TfExampleDecoder类的构造函数。然后，我们使用tf.data.TFRecordDataset读取一个TensorFlow Example文件，并使用example_decoder.decode方法解码该文件。接下来，我们通过tf_example.make_one_shot_iterator().get_next()获取解码后的TensorFlow Example，并将其特征存储在一个字典中。最后，我们使用with tf.Session() as sess语句创建一个Session，并在其中循环处理解码后的特征。

这只是object_detection.data_decoders.tf_example_decoderBackupHandler备份处理程序的中文版Python源码和使用例子的一个简单示例。您可以根据自己的需求进一步修改和扩展该代码。