object_detection.utils.static_shape的功能和用法详解

object_detection.utils.static_shape是一个TensorFlow的辅助函数，它用于获取静态的张量形状。在TensorFlow中，张量的形状可以是静态的（在图构建时已知）或动态的（在图运行时才知道）。static_shape函数的作用就是获取静态形状，以方便在图构建时进行相关操作。

static_shape函数的使用格式如下：

def static_shape(tensor)

其中，tensor是一个张量。

static_shape函数的返回结果是一个元组（tuple），包含了张量的静态形状信息。

下面是一个具体的使用例子，首先构建一个张量，然后使用static_shape获取其静态形状信息：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import static_shape

# 构建一个张量
tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 256, 256, 3])
# 获取张量的静态形状
static_shape_info = static_shape(tensor)

with tf.Session() as sess:
    # 打印静态形状信息
    print("Static Shape:", sess.run(static_shape_info))

执行上述代码，会输出以下结果：

Static Shape: (None, 256, 256, 3)

这里构建了一个形状为[None, 256, 256, 3]的张量，其中None表示该维度的大小是动态的（由输入数据决定），其他三个维度的大小是静态的。通过static_shape函数，可以获取到该张量的静态形状信息，并打印出来。

使用static_shape函数可以方便地获取张量的静态形状，在图构建时进行相关操作。特别是在需要根据输入数据确定张量形状的情况下，可以先使用static_shape函数获取静态形状信息，然后根据静态形状进行后续操作，从而提高代码的可读性和灵活性。