object_detection.utils.static_shape：在Python中获取目标检测结果的静态形状

object_detection.utils.static_shape是TensorFlow Object Detection API中的一个模块。它提供了一种方法，用于获取目标检测结果的静态形状。

在TensorFlow中，计算图的构建是延迟执行的。这意味着在构建计算图时，无法得知张量的形状。但是，通过使用static_shape函数，可以在构建计算图时获取张量的静态形状。

下面是一个使用object_detection.utils.static_shape的示例代码：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import static_shape

# 创建一个张量
tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])

# 使用static_shape函数获取静态形状
tensor_shape = static_shape.get_tensor_shape(tensor)

# 打印静态形状
print("Static shape:", tensor_shape)

# 构建计算图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 使用feed_dict来给张量tensor传入值
    tensor_value = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                    [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]]

    # 使用static_shape函数获取张量的静态形状
    static_shape_value = sess.run(tensor_shape, feed_dict={tensor: tensor_value})

    # 打印静态形状
    print("Static shape value:", static_shape_value)

在上面的示例中，首先创建了一个形状为[None, 10]的张量tensor。然后，使用static_shape.get_tensor_shape函数获取了张量的静态形状。接着，在计算图的会话中，使用feed_dict将具体值传给张量，并使用sess.run计算张量的静态形状。最后，打印了静态形状的值。

这个示例演示了如何使用object_detection.utils.static_shape来获取目标检测结果张量的静态形状。这在构建计算图时非常有用，可以帮助我们更好地了解和调试代码。