使用Python编写的关于SsdFeatureExtractorTestBase()的测试基类

下面是一个关于SsdFeatureExtractorTestBase()的Python测试基类的示例代码：

import unittest
import numpy as np
import tensorflow as tf
from object_detection.models import ssd_feature_extractor_testbase

class SsdFeatureExtractorTest(ssd_feature_extractor_testbase.SsdFeatureExtractorTestBase):
    def _create_feature_extractor(self,
                                  depth_multiplier,
                                  pad_to_multiple,
                                  is_quantized=False,
                                  use_explicit_padding=False,
                                  use_depthwise=False):
        # 创建并返回 SsdFeatureExtractor() 的实例
        return SsdFeatureExtractor(depth_multiplier,
                                   pad_to_multiple,
                                   is_quantized=is_quantized,
                                   use_explicit_padding=use_explicit_padding,
                                   use_depthwise=use_depthwise)

    def test_extract_features_returns_correct_shapes(self):
        # 设置输入图像的高度和宽度
        height = 224
        width = 224
        depth_multiplier = 1.0
        pad_to_multiple = 1

        # 创建一个随机输入图像的占位符
        inputs = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[1, height, width, 3])

        # 创建 FeatureExtractor 的实例
        feature_extractor = self._create_feature_extractor(
            depth_multiplier, pad_to_multiple)

        # 提取特征
        feature_maps = feature_extractor.extract_features(inputs)

        with self.test_session() as sess:
            sess.run(tf.global_variables_initializer())
            sess.run(tf.local_variables_initializer())

            # 传入随机输入图像进行特征提取
            output_feature_maps = sess.run(feature_maps, feed_dict={inputs: np.random.rand(1, height, width, 3)})

            # 验证提取特征的输出形状是否正确
            self.assertEqual(output_feature_maps[0].shape, (1, height // 2, width // 2, 512))
            self.assertEqual(output_feature_maps[1].shape, (1, height // 4, width // 4, 512))
            self.assertEqual(output_feature_maps[2].shape, (1, height // 8, width // 8, 256))
            self.assertEqual(output_feature_maps[3].shape, (1, height // 16, width // 16, 256))
            self.assertEqual(output_feature_maps[4].shape, (1, height // 16, width // 16, 256))
            self.assertEqual(output_feature_maps[5].shape, (1, height // 32, width // 32, 128))

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

上面的代码示例是一个继承了SsdFeatureExtractorTestBase的测试基类SsdFeatureExtractorTest。SsdFeatureExtractorTest重写了_create_feature_extractor方法来创建SsdFeatureExtractor的实例，并且定义了一个test_extract_features_returns_correct_shapes测试方法。

在test_extract_features_returns_correct_shapes方法中，首先设置了输入图像的高度、宽度以及其他参数。然后创建了一个随机输入图像的占位符，并实例化了SsdFeatureExtractor。接下来，调用extract_features方法提取特征，并使用tf.Session执行特征提取过程。

最后，使用断言语句验证提取特征的输出形状是否正确。这里假设了输入图像的高度和宽度为224，并验证了六个不同层级的特征图的形状。

你可以根据实际情况将这段示例代码修改为适合你的项目，并根据需求添加更多的测试方法。