object_detection.utils.static_shape函数在Python中的功能和用法讲解

在Python中，object_detection.utils.static_shape函数的功能是获取给定张量的静态形状。它返回一个张量的静态形状作为一个list对象。

使用object_detection.utils.static_shape函数非常简单，只需要传入一个张量作为参数即可。

下面是一个使用示例：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import static_shape

# 定义一个张量
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 224, 224, 3])

# 使用static_shape获取张量的静态形状
shape = static_shape(input_tensor)

# 打印静态形状
print("静态形状:", shape)

上面的例子中，我们首先导入了tensorflow库和object_detection.utils模块下的static_shape函数。然后定义了一个张量input_tensor，它的形状是[None, 224, 224, 3]，其中None表示第一维度的大小可以是任意值。接着，我们调用static_shape函数来获取input_tensor的静态形状并将结果赋值给变量shape。最后，我们打印出了静态形状。

运行上面的代码，输出结果如下：

静态形状: [None, 224, 224, 3]

上面的例子展示了如何使用object_detection.utils.static_shape函数来获取张量的静态形状。它适用于所有类型的张量，包括卷积神经网络中的输入、输出张量等。这个函数对于需要在运行时获取张量的形状信息的场景非常有用，比如模型的构建、输入数据的预处理等。