object_detection.data_decoders.tf_example_decoderBackupHandler()备份处理功能的中文实现代码

发布时间：2023-12-24 14:34:20

tf_example_decoderBackupHandler()是一个用于备份处理的数据解码器，主要用于处理TFRecord格式的数据，并提供了备份功能。具体的中文实现代码如下：

import tensorflow as tf
from object_detection.data_decoders import tf_example_decoder

class TFExampleDecoderBackupHandler(tf_example_decoder.TfExampleDecoder):
    def __init__(self, backup_dir, backup_prefix):
        super(TFExampleDecoderBackupHandler, self).__init__()
        self.backup_dir = backup_dir  # 备份目录
        self.backup_prefix = backup_prefix  # 备份前缀

    def decode(self, serialized_example):
        try:
            # 正常解码数据
            return super(TFExampleDecoderBackupHandler, self).decode(serialized_example)
        except Exception as e:
            # 解码异常，备份数据
            self.backup_example(serialized_example)
            raise e

    def backup_example(self, serialized_example):
        # 构建备份文件路径
        backup_file_path = f"{self.backup_dir}/{self.backup_prefix}_{tf.compat.as_text(serialized_example['image/filename'])}"
        
        # 将异常的样本保存为TFRecord格式
        with tf.io.TFRecordWriter(backup_file_path) as writer:
            writer.write(serialized_example)

        tf.compat.v1.logging.warning(f"Data backup: {backup_file_path}")

# 使用例子
if __name__ == '__main__':
    # 备份目录和前缀
    backup_dir = "path/to/backup/dir"
    backup_prefix = "backup"

    # 构造备份处理器
    backup_handler = TFExampleDecoderBackupHandler(backup_dir, backup_prefix)
    
    # 构造TFRecordDataset
    dataset = tf.data.TFRecordDataset("path/to/tfrecord/file")

    # 对数据集应用备份处理器
    dataset = dataset.apply(backup_handler.decode)

    # 其他处理步骤
    ...

在以上示例代码中，首先定义了一个TFExampleDecoderBackupHandler类，继承自tf_example_decoder.TfExampleDecoder。该类主要通过重写decode()方法来实现备份处理功能。在decode()方法中，首先尝试使用super().decode(serialized_example)来正常解码数据；如果解码过程中出现异常，则会调用backup_example()方法将异常的样本保存为TFRecord格式的文件，并在输出中显示备份文件的路径。最后，通过raise e重新抛出异常，保证异常可以被上层捕获和处理。

使用例子中，首先定义了备份目录和前缀，然后构造了一个TFExampleDecoderBackupHandler对象，将其应用到TFRecord数据集中，最后可以继续对数据集进行其他处理步骤。