passだけしか返さないclassを定義する意味

以下のように関数の中でclassを定義していますが、pass何も返しません。
一方関数のreturnはresultになっています。

ここで質問があるのですが、
質問１：このclassを定義する意味はなんなのでしょうか？
質問２：このコードはcifar10のものですが、result = CIFAR10Record()の部分の意味を教えてください。

def read_cifar10(filename_queue):
    class CIFAR10Record(object):
        pass
    result = CIFAR10Record()
    
    label_bytes = 1  # 2 for CIFAR-100
    result.height = 128
    result.width = 128
    result.depth = 3
    image_bytes = result.height * result.width * result.depth # 49152
  
    record_bytes = label_bytes + image_bytes
    reader = tf.FixedLengthRecordReader(record_bytes=record_bytes) # #<tensorflow.python.ops.io_ops.FixedLengthRecordReader at 0x112c44128>
    result.key, value = reader.read(filename_queue) # # key:<tf.Tensor 'ReaderReadV2:0' shape=() dtype=string> vaule:ReaderReadV2:1'

    record_bytes = tf.decode_raw(value, tf.uint8) # <tf.Tensor 'DecodeRaw:0' shape=(?,) dtype=uint8>
    result.label = tf.cast(tf.strided_slice(record_bytes, [0], [label_bytes]), tf.int32) # # <tf.Tensor 'Cast:0' shape=(?,) dtype=int32>

    depth_major = tf.reshape(tf.strided_slice(record_bytes, [label_bytes],
                       [label_bytes + image_bytes]),[result.depth, result.height, result.width]) # # <tf.Tensor 'Reshape:0' shape=(3, 128, 128) dtype=uint8>
    result.uint8image = tf.transpose(depth_major, [1, 2, 0]) # <tf.Tensor 'transpose_1:0' shape=(128, 128, 3) dtype=uint8>

    return result

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

単に構造体のような使い方をしているように見えます。
以下のコードと機能的には同じですよね？(動作確認はしていませんが)

Python
1def read_cifar10(filename_queue):
2    label_bytes = 1
3    height = 128
4    width = 128
5    depth = 3
6    image_bytes = height * width * depth # 49152
7
8    record_bytes = label_bytes + image_bytes
9    reader = tf.FixedLengthRecordReader(record_bytes=record_bytes)
10    key, value = reader.read(filename_queue)
11
12    record_bytes = tf.decode_raw(value, tf.uint8)
13    label = tf.cast(tf.strided_slice(record_bytes, [0], [label_bytes]), tf.int32)
14
15    depth_major = tf.reshape(tf.strided_slice(record_bytes, [label_bytes], [label_bytes + image_bytes]),[depth, height, width])
16    uint8image = tf.transpose(depth_major, [1, 2, 0])
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18    return height, width, depth, key, label, uint8image