如何查看Checkpoint检查点

“Checkpoint（检查点）”在不同技术场景里含义差别很大，下面按最常见场景分别说明如何查看。

一、深度学习 / 机器学习（PyTorch / TensorFlow）

1. PyTorch 查看检查点

通常保存为 .pt / .pth 文件。

import torch

ckpt = torch.load("model_epoch10.pt", map_location="cpu")

# 查看整体结构
print(ckpt.keys())

# 查看模型参数
if "state_dict" in ckpt:
    for k, v in ckpt["state_dict"].items():
        print(k, v.shape)

如果是 Hugging Face 格式：

from transformers import AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("./checkpoint-1000")
print(model.config)

2. TensorFlow / Keras

import tensorflow as tf

ckpt = tf.train.latest_checkpoint("./ckpt_dir")
print("Latest checkpoint:", ckpt)

# 查看变量
reader = tf.train.NewCheckpointReader(ckpt)
print(reader.get_variable_to_shape_map())

二、数据库（如 PostgreSQL）

查看检查点信息

SHOW checkpoint_timeout;
SHOW checkpoint_completion_target;

查看检查点日志

SELECT * FROM pg_stat_bgwriter;

三、流式计算 / 分布式系统（Flink / Spark）

Flink 查看 Checkpoint

# Web UI
http://<jobmanager>:8081 → Jobs → Checkpoints

命令行：

flink list -c

四、训练框架（如 PyTorch Lightning）

import os
print(os.listdir("lightning_logs/version_0/checkpoints"))

五、如果你指的是“系统 / 程序断点恢复”

请补充说明：

• 使用的框架（PyTorch？TensorFlow？Flink？）
• 文件格式（.ckpt / .pt / 目录？）
• 使用场景（训练？推理？数据库？）

我可以给你针对性的查看命令或代码。