使用同一个训练集，在识别模型训练时日志打印的acc远远低于使用eval评估的acc

[Gebbap]

训练时，打印的acc一直在0.8左右浮动（375个epoch都这样），但使用训练产生的latest模型，直接在所有训练集上评估时，acc为0.91，请问这可能是什么原因导致的？
评估指令：python3 tools/eval.py -c /TQX22168/DsOCR/paddle_user_project/rec_train_4-14/model_eval/eval_config.yml

[GreatV]

根据你的描述：“训练过程中 acc 一直在 0.8 左右，但使用 latest 模型在训练集上评估时 acc 却达到了 0.91”，这类情况较常见，可能由以下几个原因导致：

1. 训练时的 acc 是基于 mini-batch 的瞬时准确率，而不是全量训练集评估：

   PaddleOCR 默认训练日志中输出的 acc 通常是基于当前 batch 的预测准确率（可能仅在每 N 个 iter 打印一次）。由于 batch 较小，容易出现波动，且不能反映整体训练集表现。因此这种 acc 经常会上下浮动，而不是稳步上升到最终效果。

   相反，你的 eval.py 是在整个训练集上做推理评估，评估出的 acc 更准确、更稳定，反映了模型整体性能，所以会更高。

2. 训练过程中的训练增强（augmentation）影响验证表现：

   如果你在训练配置中设置了较激进的数据增强（如强噪声、图像拉伸等），那么训练时输入模型的数据可能会比评估要更难识别，导致 batch acc 偏低。但实际模型已经学到了较好的泛化能力，对标准样本识别能力较强，评估时效果就自然更好。

3. 模型权重保存策略导致你评估了最优性能的模型：

   你在训练时用了 latest 模型评估，可能此模型已经收敛，但训练日志中的 acc 数据属于中前期乃至全程的 batch acc，自然低于最终模型对全量数据表现。

4. 模型在训练日志中未启用 full_eval 输出：

   建议检查训练 config 文件是否设置了 full_eval_on_train=True，并正确配置 eval_batch_step，这样可以在训练过程中定期对训练集或验证集执行完整评估。如未启用，日志 acc 可能永远是 batch 的 eval 结果。

   你可以在配置文件中加入如下配置以获得更真实的训练期间评估精度：

   yaml
   Eval:
   dataset:
   name: SimpleDataSet
   data_dir: ./your_dataset
   label_file_list: [./your_dataset/train_list.txt]
   transforms:
   - DecodeImage: {color: 'GRAY', channel_first: False}
   - RecResizeImg: {image_shape: [3, 32, 320]}
   - CTCLabelEncode: {}
   - KeepKeys: {keep_keys: ['image', 'label']}
   loader:
   shuffle: False
   batch_size_per_card: 64
   drop_last: False
   num_workers: 2
   Global:
   eval_batch_step: [0, 5000] # 第 5000 step 时进行评估（或指定 epoch）
   full_eval_on_train: True

5. 部分模型结构设计和 loss 函数会导致训练 acc 收敛慢：

   例如 CRNN/CTC-based 的 OCR 模型，有时 loss 收敛比 acc 更快，acc 在训练中受限于 batch 波动而显得滞后。

综合建议：

• 确保训练配置中记录的是训练集的部分评估结果，还是单 batch 精度（可查 log 输出位置）；
• 检查训练集和评估时使用的数据增强是否一致；
• 确保训练与评估配置一致，特别是 vocab、postprocess、label_file_list；
• 如需更稳定的训练过程监控，考虑加 full_eval_on_train: True 并查看每轮完整精度。

如果仍有疑问，建议附上训练 config、log 截图、训练数据格式等信息，便于进一步定位。也可参考类似问题讨论贴：
PaddleOCR Discussion: #13798

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