通过assets_writer将pbstream信息写为三维地图

首先，您需要安装和使用TensorFlow的Assets API，它允许您将训练过程中生成的任何文件（如pbstream文件）存储为TensorFlow资产。

接下来，您需要编写一个脚本，该脚本将读取pbstream文件并将其转换为三维地图。这可能需要使用其他库（例如numpy和matplotlib）来可视化地图。

下面是大致的步骤：

1.加载pbstream文件并提取必要的数据（例如地图、点云等）。

2.将提取的数据转换为适当的格式（例如numpy数组）。

3.使用适当的库（例如matplotlib）可视化地图。

4.使用Assets API将地图保存为TensorFlow资产。

以下是一个示例脚本，演示了如何将pbstream文件转换为三维地图并将其保存为TensorFlow资产：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Load pbstream file
with open('path/to/pbstream/file.pbstream', 'rb') as f:
    pbstream_data = f.read()

# Extract map data from pbstream
# This is just an example, you will need to modify this based on your specific use case
map_data = pbstream_data['map']

# Convert map data to numpy array
map_array = np.array(map_data)

# Visualize map using matplotlib
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(map_array[:,0], map_array[:,1], map_array[:,2])
plt.show()

# Save map as TensorFlow asset using Assets API
# This assumes you have already created a TensorFlow graph and session
tf.contrib.tensorflow.python.framework.ops.add_to_collection(
    tf.GraphKeys.ASSET_FILEPATHS,
    'path/to/save/map/asset')
tf.contrib.tensorflow.python.ops.gen_io_ops._save(filename='path/to/save/map/asset',
                                                  tensor_names=['map'],
                                                  tensors=[map_array],
                                                  name='save_map_asset')

请注意，这只是一个示例脚本，并且可能需要进行更改以适应您的具体用例。此外，您需要根据需要调整pbstream文件的读取方式和地图数据的提取方式。