训练中间的states怎么查看

[Ryuk17]

用txt打开是乱码

[GreatV]

在训练过程中，states 参数通常指的是模型的中间状态或检查点（checkpoint），这些文件通常保存在 .pdparams 或 .pdopt 等格式的文件中。这些文件是二进制格式，不能直接用文本编辑器（如 txt）打开，否则会显示乱码。

如何查看训练中的 states？

1. 使用 PaddlePaddle 进行加载和解析
   如果你想查看训练中的 states，可以使用以下代码进行加载：

   import paddle
   
   state_dict = paddle.load("your_model.pdparams")
   print(state_dict.keys())  # 查看有哪些变量

   .pdparams 主要包含模型的参数，而 .pdopt 包含优化器的状态信息。

2. 检查中间状态
   如果你想查看某些层的具体参数，可以访问 state_dict 的键：

   for key, value in state_dict.items():
       print(f"{key}: {value.shape}")  # 打印参数名和形状

3. 使用可视化工具
   你可以使用 paddle.summary 来查看模型的结构:

   import paddle
   from paddle.static import InputSpec
   
   # 假设是识别模型
   model = YourModel()  # 你的模型类
   paddle.summary(model, (1, 3, 32, 100))  # 依据你模型的输入尺寸调整

4. 恢复训练
   如果你想继续训练，你可以在模型初始化时加载这些 states：

   model.set_state_dict(paddle.load("your_model.pdparams"))

结论：

• .pdparams 等文件是二进制格式，无法直接用 txt 打开。
• 你可以使用 paddle.load() 来加载并查看 states 的具体内容。
• 你可以遍历 state_dict 的键来查看各层的名字和形状。

如果你需要更详细的调试，建议在 Jupyter Notebook 或 Python 交互环境中逐步执行代码来探索模型状态。

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[Ryuk17]

我指的是这个.states文件

[GreatV]

PaddleOCR/ppocr/utils/save_load.py

Lines 146 to 153 in 9bd0177

	if os.path.exists(checkpoints + ".states"):
	with open(checkpoints + ".states", "rb") as f:
	states_dict = pickle.load(f, encoding="latin1")
	best_model_dict = states_dict.get("best_model_dict", {})
	best_model_dict["acc"] = 0.0
	if "epoch" in states_dict:
	best_model_dict["start_epoch"] = states_dict["epoch"] + 1
	logger.info("resume from {}".format(checkpoints))