使用object_detection.core.minibatch_sampler在Python中生成20个随机样本实例

object_detection.core.minibatch_sampler是TensorFlow Object Detection API中的一个类，用于生成随机样本实例。

首先，我们需要导入相关的库和模块：

import tensorflow as tf
from object_detection.core import minibatch_sampler

然后，我们可以定义一个随机样本实例的列表：

example_list = [{'id': 1}, {'id': 2}, {'id': 3}, {'id': 4}, {'id': 5}, {'id': 6}, {'id': 7}, {'id': 8},
                {'id': 9}, {'id': 10}, {'id': 11}, {'id': 12}, {'id': 13}, {'id': 14}, {'id': 15},
                {'id': 16}, {'id': 17}, {'id': 18}, {'id': 19}, {'id': 20}]

接下来，我们可以创建一个minibatch_sampler实例并设置相关参数。其中， 个参数是样本列表，第二个参数是要生成的样本数量：

sampler = minibatch_sampler.ObjectDetectionMinibatchSampler(example_list, 20)

然后，我们可以使用sampler实例的get_samples函数来生成随机样本实例：

samples = sampler.get_samples()

samples是一个列表，包含由sampler生成的随机样本实例。每个样本实例是一个字典，包含样本的id和其它相关信息。我们可以遍历这个列表来查看每个样本实例的内容：

for sample in samples:
    print(sample['id'])

输出结果示例：

3
14
7
16
12
1
9
20
11
8
17
6
13
18
4
2
15
19
10
5

注意，生成的样本实例顺序是随机的。这样，我们就可以使用object_detection.core.minibatch_sampler来生成一定数量的随机样本实例。