使用大礼包中的手写权重（ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml）遇到的问题！

[gokamisama]

1. 转换为推理模型时报错，但是模型以及转换成功，但是inference.yaml中中文乱码，相关问题 导出推理模型时，能导出，但是有报错UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\xa1' in position 0: illegal multibyte sequence #14136
2. 导出的模型分别有Student和Teacher两个，使用Student进行推理，没有结果：
   
   使用Teacher推理，结果不正确：
   

完全使用大礼包中的手写模型，按照 https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/applications/%E6%89%8B%E5%86%99%E6%96%87%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB.html 中的步骤进行的，有大佬能给出解决方案或提示吗，不胜感激！！

[GreatV]

针对您在使用大礼包中的手写权重（ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml）时遇到的问题，以下是详细分析和可能的解决方案：

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问题 1：转换为推理模型时报错，但模型已成功转换，inference.yaml中出现中文乱码

可能原因：

1. 编码问题：
   • 出现中文乱码通常是由于编码格式未正确设置所致。PaddleOCR的配置文件通常使用UTF-8编码，如果系统默认编码或编辑器编码不匹配，可能会导致乱码。
2. 生成inference.yaml的逻辑问题：
   • 如果PaddleOCR在导出推理模型时未正确处理中文字符，可能会导致输出配置文件中的中文显示为乱码。

解决方案：

1. 检查编码格式：

   • 确保所有涉及的配置文件（如ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml和inference.yaml）均使用UTF-8编码保存。
   • 如果乱码已生成，可手动打开inference.yaml，将乱码内容替换为正确的中文。

2. 修改导出脚本：

   • 如果问题反复出现，可以检查tools/export_model.py脚本中的文件写入部分，确保文件写入时显式指定UTF-8编码：

     with open('inference.yaml', 'w', encoding='utf-8') as f:
         yaml.dump(config, f, allow_unicode=True)

3. 重导出模型：

   • 运行以下命令重新导出推理模型：

     python3 tools/export_model.py -c configs/rec/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml \
     -o Global.pretrained_model=./pretrained/ch_PP-OCRv3_rec_distillation/best_accuracy.pdparams \
     Global.save_inference_dir=./inference/ch_PP-OCRv3_rec_distillation

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问题 2：使用Student推理无结果，使用Teacher推理结果不正确

可能原因：

1. 模型导出错误：
   • Student和Teacher模型在蒸馏过程中分别代表轻量化模型和完整模型。如果导出时未正确指定需要导出的模型，可能导致推理时模型加载不匹配。
2. 推理配置问题：
   • 推理时未正确设置inference.yaml中的参数，或输入预处理步骤与训练阶段不一致。
3. 权重加载问题：
   • 导出模型的权重可能未正确加载，尤其是Student模型，可能未完全保存或路径错误。

解决方案：

1. 明确导出模型类型：

   • 导出时分别导出Student和Teacher模型，确保权重路径正确：

     # 导出Student模型
     python3 tools/export_model.py -c configs/rec/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml \
     -o Global.pretrained_model=./output/ch_PP-OCRv3_rec_student/best_accuracy.pdparams \
     Global.save_inference_dir=./inference/ch_PP-OCRv3_rec_student
     
     # 导出Teacher模型
     python3 tools/export_model.py -c configs/rec/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml \
     -o Global.pretrained_model=./output/ch_PP-OCRv3_rec_teacher/best_accuracy.pdparams \
     Global.save_inference_dir=./inference/ch_PP-OCRv3_rec_teacher

2. 验证推理配置：

   • 检查inference.yaml中的模型路径和参数是否正确。例如：

     Global:
       infer_img: "./test_image.jpg"
       character_dict_path: "./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt"

   • 确保character_dict_path指向正确的字典文件。

3. 检查推理脚本：

   • 使用正确的推理脚本运行模型，确保输入图像路径和模型路径正确：

     python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml \
     -o Global.infer_img="./test_image.jpg" \
     Global.pretrained_model="./inference/ch_PP-OCRv3_rec_student"

4. 对比Student和Teacher模型推理结果：

   • 如果Student模型推理无结果，检查其权重是否正确加载，可通过打印模型结构或日志确认。
   • 如果Teacher模型结果不正确，可能是由于输入预处理与训练阶段不一致。确保推理时的图像缩放、归一化等步骤与训练时一致。

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参考相关问题

根据提供的相关讨论链接 #14088，以下几点或许也对您有帮助：

1. 训练和推理的配置不一致：
   • 有用户反馈训练时的配置文件（如rec.yml）与推理时的配置文件不一致会导致结果不正确。确保训练和推理的配置一致，特别是character_dict_path和模型结构相关参数。
2. 模型版本兼容问题：
   • 如果您在不同版本的PaddleOCR中训练和推理模型，可能导致不兼容问题。建议使用相同版本重新训练和导出模型。

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总结

1. 解决中文乱码问题需检查编码，必要时修改文件写入逻辑。
2. 对于Student和Teacher模型推理结果异常，建议重新导出模型，并确保训练和推理时的配置一致。
3. 可以参考#14088中提到的配置一致性检查，进一步排查问题。

如有更多信息或日志，可以提供进一步协助！

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