使用Python编写的object_detection.data_decoders.tf_example_decoderBackupHandler()备份处理代码
发布时间:2023-12-24 14:32:51
以下是使用Python编写的object_detection.data_decoders.tf_example_decoderBackupHandler()备份处理代码,并附带一个使用例子:
import tensorflow as tf
from object_detection.data_decoders import tf_example_decoder
class BackupHandler(object):
def __init__(self, input_path, output_path):
self.input_path = input_path
self.output_path = output_path
def process(self):
# 创建一个TFRecordWriter来写入备份数据
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(self.output_path)
# 创建一个TFRecordReader来读取原始数据
reader = tf.python_io.tf_record_iterator(self.input_path)
# 创建一个TFExampleDecoder来解码原始数据
decoder = tf_example_decoder.TfExampleDecoder()
# 备份处理每个样本,并写入备份数据
for record in reader:
example = tf.train.Example()
example.ParseFromString(record)
# 使用TFExampleDecoder解码原始数据
decoded_data = decoder.decode(example)
# 备份处理代码(自定义逻辑)
processed_data = self.backup_process(decoded_data)
# 将处理后的数据转换为Example对象
processed_example = self.encode_example(processed_data)
# 将处理后的Example对象写入备份数据
writer.write(processed_example.SerializeToString())
# 关闭TFRecordWriter和TFRecordReader
writer.close()
reader.close()
def backup_process(self, data):
# 自定义备份处理逻辑,处理解码后的数据
# ...
# 返回处理后的数据
return processed_data
def encode_example(self, data):
# 将处理后的数据转换为Example对象
example = tf.train.Example()
# 添加处理后的数据到Example对象中
# ...
# 返回编码后的Example对象
return example
# 使用例子
input_path = 'path/to/input.tfrecord'
output_path = 'path/to/output.tfrecord'
# 创建BackupHandler对象,并指定输入和输出路径
handler = BackupHandler(input_path, output_path)
# 备份处理
handler.process()
在使用例子中,我们首先通过创建一个BackupHandler对象,并指定输入和输出路径。然后调用process()方法来执行备份处理。备份处理过程中,我们首先创建一个TFRecordWriter来写入备份数据,创建一个TFRecordReader来读取原始数据。然后我们使用TFExampleDecoder解码原始数据,并自定义备份处理逻辑对解码后的数据进行处理。最后,我们将处理后的数据转换为Example对象,并调用SerializeToString()方法将其写入备份数据中。
使用以上代码和例子,你可以根据自己的需求实现自定义的备份处理逻辑,并将处理后的数据写入备份数据中。
