【TrOCR】根据任务特性设计词表vocab.json

预训练权重的限制

基于对microsoft/trocr-base-printed预训练模型文件夹中的各个文件的理解，思考以下问题：
1、你觉得哪些文件在TrOCR的训练中起到作用，并简短说明是什么作用。
2、哪些文件经过TrOCR的训练调参后发生改变（也就是说通过训练得到的，而不是人物设计的）。
3、一些对于TrOCR模型的训练和推理都没有作用的文件，是在哪里起作用，是识别完文字的下一个阶段用到？
4、训练不改变内容，在仅仅用于文字识别TrOCR任务的训练推理时，不起作用的文件是否就可以删除？
5、预训练权重是这些，那微调后的权重文件夹内容也是这些吗？

1、在TrOCR训练中起作用的文件及作用

• config.json：定义模型整体架构（编码器/解码器层数、维度等），是训练时模型结构的“蓝图”，决定网络参数的初始化和计算逻辑。
• preprocessor_config.json：规定图像预处理规则（缩放、归一化等），确保训练数据的输入格式与模型要求一致。
• tokenizer_config.json、vocab.json、merges.txt、special_tokens_map.json：共同定义文本分词逻辑（词表、子词合并规则、特殊标记），将训练文本转换为模型可理解的Token ID。
• model.safetensors：存储初始预训练权重，训练中会基于新数据更新这些权重参数。
• generation_config.json：控制训练时文本生成的策略（如起始/结束标记、生成长度限制），影响模型的拟合方向。

2、训练调参后发生改变的文件（训练得到，非人工设计）

仅 model.safetensors。
该文件存储模型的所有权重参数（编码器/解码器的注意力权重、层归一化参数等），训练过程中通过反向传播不断更新这些参数，是唯一由训练直接生成的文件。其他文件（如配置文件、分词文件）均为人工设计的“规则/结构定义”，训练中不会被修改。

3、对训练和推理无直接作用的文件及作用场景

• README.md：是模型的说明文档，用于指导用户理解模型用途、使用方法、引用信息等，不参与训练/推理计算，仅在用户学习和使用模型时提供参考。
• .gitattributes：是Git版本控制的配置文件，用于指定大文件（如model.safetensors）由Git LFS管理，确保仓库高效存储和协作，与模型的训练/推理功能无关，仅作用于代码仓库的版本管理环节。

这些文件与“文字识别后的下阶段”无关，主要服务于模型的分发、管理和用户指导。

4、训练不改变内容且对识别任务无直接作用的文件是否可删除？

不建议删除。

• README.md 是快速上手模型的关键参考，删除后用户难以了解模型用法和限制；
• .gitattributes 缺失会导致Git无法正确处理大文件（如model.safetensors可能被当作普通文件存储，导致仓库膨胀），影响后续版本管理和协作。
  仅在极端极简部署场景（如嵌入式设备），且明确无需版本管理和用户指导时，可考虑删除，但需谨慎。

5、预训练权重与微调后权重的文件夹内容是否相同？

基本相同，核心文件结构一致。
微调仅更新 model.safetensors（权重参数），可能会调整 generation_config.json（若微调时修改了生成策略），但其他文件（config.json、分词文件、预处理配置等）均保持不变——因为微调是在预训练模型的结构基础上调整权重，不会改变模型的架构、数据处理规则等“底层设计”。

模型前向传播

查看模型结构和词表长度

现在我print出了加载预训练权重模型结构：

from transformers import VisionEncoderDecoderModelPRETRAINED_MODEL_PATH = r"C:\Users\Virgil\Desktop\TrOCR\trocr-base-printed"
model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained(PRETRAINED_MODEL_PATH)print("模型结构")
print(model)print("------------------------------------------")
model.config.vocab_size = model.config.decoder.vocab_sizeprint("词表长度：")
print(model.config.vocab_size)

VisionEncoderDecoderModel((encoder): ViTModel((embeddings): ViTEmbeddings((patch_embeddings): ViTPatchEmbeddings((projection): Conv2d(3, 768, kernel_size=(16, 16), stride=(16, 16)))(dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False))(encoder): ViTEncoder((layer): ModuleList((0-11): 12 x ViTLayer((attention): ViTAttention((attention): ViTSelfAttention((query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=False)(key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=False)(value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=False))(output): ViTSelfOutput((dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)(dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)))(intermediate): ViTIntermediate((dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True)(intermediate_act_fn): GELUActivation())(output): ViTOutput((dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True)(dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False))(layernorm_before): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)(layernorm_after): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True))))(layernorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)(pooler): ViTPooler((dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)(activation): Tanh()))(decoder): TrOCRForCausalLM((model): TrOCRDecoderWrapper((decoder): TrOCRDecoder((embed_tokens): TrOCRScaledWordEmbedding(50265, 1024, padding_idx=1)(embed_positions): TrOCRLearnedPositionalEmbedding(514, 1024)(layernorm_embedding): LayerNorm((1024,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(layers): ModuleList((0-11): 12 x TrOCRDecoderLayer((self_attn): TrOCRAttention((k_proj): Linear(in_features=1024, out_features=1024, bias=True)(v_proj): Linear(in_features=1024, out_features=1024, bias=True)(q_proj): Linear(in_features=1024, out_features=1024, bias=True)(out_proj): Linear(in_features=1024, out_features=1024, bias=True))(activation_fn): GELUActivation()(self_attn_layer_norm): LayerNorm((1024,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(encoder_attn): TrOCRAttention((k_proj): Linear(in_features=768, out_features=1024, bias=True)(v_proj): Linear(in_features=768, out_features=1024, bias=True)(q_proj): Linear(in_features=1024, out_features=1024, bias=True)(out_proj): Linear(in_features=1024, out_features=1024, bias=True))(encoder_attn_layer_norm): LayerNorm((1024,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(fc1): Linear(in_features=1024, out_features=4096, bias=True)(fc2): Linear(in_features=4096, out_features=1024, bias=True)(final_layer_norm): LayerNorm((1024,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)))))(output_projection): Linear(in_features=1024, out_features=50265, bias=False))
)

打印出的词表长度：50265

前向传播与输出logits讲解

每一轮训练

        # 前向传播（获取解码器输出logits）outputs = model(pixel_values=pixel_values, labels=labels)logits = outputs.logits  # 形状: (batch_size, max_length, vocab_size)

在TrOCR训练的每一轮前向传播中，model(pixel_values=pixel_values, labels=labels) 是核心计算过程，结合模型结构可拆解为以下步骤，最终得到的 logits 是模型预测的核心输出：

1. model()的输入解析

• pixel_values：预处理后的图像张量，形状通常为 (batch_size, 3, 384, 384)（批量大小、RGB通道、图像尺寸）。由 preprocessor_config.json 定义的规则处理（缩放、归一化等），确保与编码器输入要求一致。
• labels：图像对应的文本标签经分词后的Token ID张量，形状为 (batch_size, max_length)（max_length 为文本最大长度，短文本用 <pad> 填充）。用于计算预测损失，指导模型参数更新。

2. 模型前向传播过程（结合结构细节）

模型按“编码器→解码器”流程处理输入，最终输出 logits：

（1）编码器（ViTModel）处理图像

• 图像分块与嵌入：
  输入图像先经 ViTEmbeddings.patch_embeddings（16x16卷积）分割为 24x24=576 个补丁（384/16=24），每个补丁被投影为 768 维向量（与 config.json 中编码器 hidden_size=768 对应），再添加位置嵌入并经 dropout 处理。
• Transformer编码：
  嵌入后的补丁序列（576个向量）输入 ViTEncoder 的12层 ViTLayer：
  • 每层通过 ViTAttention（多头自注意力）捕捉补丁间的空间关系；
  • 经 ViTIntermediate（3072维前馈网络）和 ViTOutput 转换特征，配合两层LayerNorm（layernorm_before/after）稳定训练。
• 输出图像特征：
  编码器最终输出形状为 (batch_size, 576, 768) 的图像特征（批量、补丁数、特征维度），作为解码器的“视觉输入”。

（2）解码器（TrOCRForCausalLM）生成文本预测

解码器以“图像特征+文本标签”为输入，通过自回归逻辑生成文本预测：

• 文本嵌入：
  labels（文本Token ID）先经 TrOCRScaledWordEmbedding 转换为 1024 维词向量（与解码器 d_model=1024 对应），添加 TrOCRLearnedPositionalEmbedding（位置信息）并经LayerNorm处理。
• Transformer解码（12层 TrOCRDecoderLayer）：
  每层包含两个关键注意力机制：
  • 自注意力（self_attn）：关注已生成的文本Token（如第i步关注前i-1个Token），通过 k_proj/q_proj/v_proj 计算1024维注意力分布，捕捉文本序列的上下文关系；
  • 交叉注意力（encoder_attn）：关注编码器输出的图像特征（768维），通过 k_proj/v_proj 将图像特征转换为1024维（与解码器维度匹配），再与文本特征计算注意力，确保生成的文本与图像内容对齐。
    每层还通过 fc1（1024→4096）和 fc2（4096→1024）的前馈网络增强特征表达，配合LayerNorm稳定训练。
• 输出投影：
  解码器最终输出的文本特征（1024维）经 output_projection（线性层）映射到词表空间，得到 logits。

3. logits 的含义与形状

• 形状：(batch_size, max_length, vocab_size)，对应 (批量大小, 文本长度, 词表大小)。其中 vocab_size=50265（与 vocab.json 词表大小一致）。
• 含义：logits[i, j, k] 表示“第i个样本、第j个位置的Token为词表中第k个词”的原始预测分数（未归一化的概率）。后续会通过softmax转换为概率分布，用于计算与 labels 的交叉熵损失（衡量预测与真实标签的差异）。

这一步前向传播的核心是：编码器将图像转换为视觉特征，解码器结合视觉特征和文本标签生成逐位置的词表预测（logits）。logits 既是预测结果的直接输出，也是计算损失、反向传播更新 model.safetensors 中权重参数的关键依据，最终让模型学习到“图像→文本”的映射规律。

词表设计思路与分析

词表vocab文件里的各个token很多都不是单个字母或者单个数字。这个OCR任务就是单纯的识别出是什么字母数字或者汉字。那词表没必要这么复杂。可以设计为仅保留 “单个字符 + 核心特殊 Token” 的词表设计（总规模几千个）

• 核心特殊 Token
• 常用的几千个中文汉字，
• 52个英文字母
• 10个数字
• 各个特殊符号

这种仅保留“单个字符+核心特殊Token”的词表设计（总规模几千个）在特定场景下有其合理性，但也会带来显著的优缺点，且需要配套调整模型和训练策略，具体分析如下：

一、这种设计的核心优势

1. 词表规模大幅减小
   从50265缩减到几千，直接降低模型的词嵌入层参数规模（原解码器词嵌入层参数为 50265×1024≈5100万，新设计为 5000×1024≈512万，参数减少90%），可降低内存占用和计算成本，适合资源有限的场景（如嵌入式设备）。

2. 分词逻辑简化
   无需BPE分词的复杂合并规则（merges.txt 可省略），文本直接按单个字符拆分（如“apple”拆分为 a→p→p→l→e），分词过程更直观，减少因子词拆分导致的识别误差（如特殊组合被错误拆分）。

3. 适配“纯字符识别”场景
   若OCR任务仅针对高度标准化的文本（如身份证、发票上的固定格式字符，无复杂缩写、生僻组合），这种词表可覆盖所有可能输入，避免子词表带来的冗余。

二、潜在问题与局限性

1. 丢失“上下文依赖”捕捉能力
   原词表的子词（如“app”“ing”）本质是对“高频字符组合”的预编码，模型可通过这些子词快速学习字符间的关联（如“q”后几乎必接“u”）。而纯字符词表中，每个字符独立拆分，模型需要从头学习所有组合规律，对模糊、倾斜或噪声图像的鲁棒性会下降（例如“th”在模糊图像中，子词表模型可能通过整体特征识别，而纯字符模型可能因单个“t”或“h”模糊导致错误）。

2. 预训练权重无法直接复用
   原预训练模型的解码器（基于RoBERTa）是为50265词表设计的，其词嵌入层、注意力权重等参数均与该词表绑定。换成新词表后：

   • 词嵌入层维度不匹配（需重新初始化或裁剪，导致预训练的“语言知识”丢失）；
   • 解码器的交叉注意力、前馈网络等参数是基于子词分布训练的，换成纯字符后，参数分布与新数据不匹配，需要从头训练或大规模微调，成本显著增加。

3. 对复杂文本的覆盖不足

三、适用场景与建议

• 适合场景：高度标准化、字符有限的封闭场景（如快递单号识别、车牌识别，字符集固定且无复杂组合）。
• 不适合场景：通用OCR（如书籍、网页、手写体），或包含复杂文本结构的场景。

若坚持使用这种设计，需配套调整：

1. 重新初始化解码器的词嵌入层（适配新词表大小）；
2. 增加训练数据中字符级别的增强（如模糊、旋转、噪声），帮助模型学习单个字符的鲁棒特征；
3. 移除原词表相关文件（merges.txt 不再需要），仅保留字符映射的 vocab.json 和特殊Token配置。

这种“极简字符词表”是对特定场景的优化，而非通用方案。它通过牺牲对复杂文本的适应能力，换取参数规模和计算效率的提升，但需要重新训练模型，且无法复用原预训练的子词级语言知识。是否采用，需根据具体任务的文本复杂度和资源约束决定。

词表生成

52个英文字母和10个数字很简单，
特殊Token就直接用预训练权重的前4个特殊token：

  "<s>": 0,"<pad>": 1,"</s>": 2,"<unk>": 3,

汉字和特殊符号需要找：

5020 个常用汉字资源文件：收录于 “常用汉字大全.txt”，项目地址为 https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/4afa4
https://github.com/wy-luke/All-Chinese-Character-Set/blob/main/symbols.txt

https://github.com/DenverCoder1/latex-gboard-dictionary/blob/master/dictionary.txt

import jsondef read_chars_from_file(file_path):"""从文件中读取字符，每行一个字符"""chars = []try:with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:for line in f:# 去除每行的换行符，但保留原始字符（包括空格、tab等）char = line.rstrip('\n')if char:  # 确保不添加空字符串chars.append(char)except FileNotFoundError:print(f"警告：未找到文件 {file_path}，将跳过该文件的处理")return chars# 存储所有被跳过的字符
skipped_chars = []# 1. 定义核心特殊token（按优先级排序）
special_tokens = ["<s>",    # 起始标记"<pad>",  # 填充标记"</s>",   # 结束标记"<unk>"   # 未知标记
]
special_count = len(special_tokens)
special_start_idx = 0
special_end_idx = special_count - 1# 2. 从文件读取字符
symbols = read_chars_from_file("symbols_2.txt")
symbol_count = len(symbols)
symbol_start_idx = special_end_idx + 1 if special_count > 0 else 0
symbol_end_idx = symbol_start_idx + symbol_count - 1 if symbol_count > 0 else -1math_chars = read_chars_from_file("math.txt")
original_math_count = len(math_chars)chinese_chars = read_chars_from_file("chinese_5021.txt")
original_chinese_count = len(chinese_chars)# 3. 处理数学符号：去除与特殊符号重复的字符
unique_math_chars = []
symbol_set = set(symbols)
skipped_math_count = 0for char in math_chars:if char not in symbol_set and char not in unique_math_chars:unique_math_chars.append(char)else:skipped_math_count += 1skipped_chars.append(char)  # 记录被跳过的数学符号math_count = len(unique_math_chars)
math_start_idx = symbol_end_idx + 1 if symbol_count > 0 else special_end_idx + 1
math_end_idx = math_start_idx + math_count - 1 if math_count > 0 else -1# 4. 处理中文字符：确保唯一性
existing_chars = set(special_tokens + symbols + unique_math_chars)  # 前面字符集合
chinese_internal_duplicates = 0  # 中文内部重复计数
chinese_external_duplicates = 0  # 与其他文件重复计数
unique_chinese_chars = []for char in chinese_chars:if char in existing_chars:# 与前面的特殊符号/数学符号等重复chinese_external_duplicates += 1skipped_chars.append(char)  # 记录与其他文件重复的中文elif char in unique_chinese_chars:# 中文内部重复chinese_internal_duplicates += 1skipped_chars.append(char)  # 记录中文内部重复的字符else:unique_chinese_chars.append(char)existing_chars.add(char)# 总跳过数量 = 内部重复 + 外部重复
skipped_chinese_count = chinese_internal_duplicates + chinese_external_duplicateschinese_count = len(unique_chinese_chars)
chinese_start_idx = math_end_idx + 1 if math_count > 0 else symbol_end_idx + 1
chinese_end_idx = chinese_start_idx + chinese_count - 1 if chinese_count > 0 else -1# 5. 合并所有字符，保持指定顺序
all_chars = special_tokens + symbols + unique_math_chars + unique_chinese_chars
total_count = len(all_chars)# 6. 生成词表字典（字符到索引的映射）
vocab = {char: idx for idx, char in enumerate(all_chars)}# 7. 保存为JSON文件
with open("vocab_2.json", 'w', encoding='utf-8') as f:json.dump(vocab, f, ensure_ascii=False, indent=2)# 8. 保存所有被跳过的字符到skip.txt
with open("skip.txt", 'w', encoding='utf-8') as f:for char in skipped_chars:f.write(char + '\n')# 9. 输出统计信息
print("=" * 50)
print("词表生成统计信息：")
print("=" * 50)
print(f"特殊Token：共 {special_count} 个")
print(f"  索引区间：[{special_start_idx}, {special_end_idx}]")
print(f"  内容：{special_tokens}")
print("-" * 50)
print(f"特殊符号：共 {symbol_count} 个")
print(f"  索引区间：[{symbol_start_idx}, {symbol_end_idx}]")
print("-" * 50)
print(f"数学符号：")
print(f"  原始数量：{original_math_count} 个")
print(f"  写入数量：{math_count} 个（去重后）")
print(f"  跳过数量：{skipped_math_count} 个（与特殊符号重复）")
print(f"  索引区间：[{math_start_idx}, {math_end_idx}]")
print("-" * 50)
print(f"中文字符：")
print(f"  原始数量：{original_chinese_count} 个")
print(f"  写入数量：{chinese_count} 个（去重后）")
print(f"  与其他文件重复：{chinese_external_duplicates} 个")
print(f"  中文内部重复：{chinese_internal_duplicates} 个")
print(f"  总跳过数量：{skipped_chinese_count} 个")
print(f"  索引区间：[{chinese_start_idx}, {chinese_end_idx}]")
print("-" * 50)
print(f"所有被跳过的字符已保存到：skip.txt（共 {len(skipped_chars)} 个）")
print(f"词表总字符数：{total_count} 个")
print(f"词表已保存为：vocab_3.json")
print("=" * 50)

==================================================
词表生成统计信息：
==================================================
特殊Token：共 4 个索引区间：[0, 3]内容：['<s>', '<pad>', '</s>', '<unk>']
--------------------------------------------------
特殊符号：共 128 个索引区间：[4, 131]
--------------------------------------------------
数学符号：原始数量：919 个写入数量：708 个（去重后）跳过数量：211 个（与特殊符号重复）索引区间：[132, 839]
--------------------------------------------------
中文字符：原始数量：5021 个写入数量：2501 个（去重后）与其他文件重复：2520 个中文内部重复：0 个总跳过数量：2520 个索引区间：[840, 3340]
--------------------------------------------------
所有被跳过的字符已保存到：skip.txt（共 2731 个）
词表总字符数：3341 个
词表已保存为：vocab_3.json
==================================================

修改model模型文件

vocab.json换成新的同名的词表文件
config.json需要修改词表大小：

    "vocab_size": 3340

generation_config.json文件不用修改，因为四个特殊token的id都没有变。
tokenizer_config.json文件不用修改

{"_from_model_config": true,"bos_token_id": 0,"decoder_start_token_id": 2,"eos_token_id": 2,"pad_token_id": 1,"transformers_version": "4.27.0.dev0","use_cache": false
}

权重文件model.safetensors

TrOCR（基于 Transformer 的 OCR 模型）的核心组件（如解码器的嵌入层和输出层）的维度与词表大小强相关：

• 嵌入层（Embedding Layer）：输入维度为vocab_size，输出维度为模型隐藏层大小（如 768）。预训练模型的嵌入层权重是基于原词表的，若新词表大小（3340）与原词表不同，嵌入层的参数维度会不匹配，直接加载会报错。

  • 词嵌入层实际路径是 model.decoder.model.decoder.embed_tokens（嵌套在 model→decoder 层级下）

• 输出层（Output Layer）：输出维度为vocab_size（用于预测每个字符的概率），预训练的输出层权重同样依赖原词表大小，新词表大小变化后，输出层参数维度也会不匹配。

  • 输出层实际路径是 model.decoder.output_projection（直接在解码器下）