class_docstr: 提供给用户使用的 ``state``，用来记载您的 ``callback`` 实时数据，该 ``state`` 实际上是一个字典，我们通过复用 ``__getattr__`` 方法来实现类似
  类属性的字典调用方式；
  
  为了实现断点重训，用户应当保证其保存的信息都是可序列化的；
  
  推荐的使用方式::
  
      >>> state = State()
      >>> state["best_accuracy"] = 0.9
      >>> print(state["best_accuracy"])
      or
      >>> print(state.best_accuracy)
code: def __init__(self, *args, **kwargs):
      super(State, self).__init__(*args, **kwargs)
  
file_path: fastNLP/fastNLP/core/controllers/utils/state.py
imports: from dataclasses import dataclass
  from typing import Optional, Dict
label_desc: Use image node_id 1 to create a new State object from inherited base classes: dict with example: obj = State()