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yolov8模型训练函数

时间: 2025-03-17 19:09:00 浏览: 68

### 关于 YOLOv8 的训练函数 YOLOv8 提供了一个灵活且高效的接口用于模型的训练。其核心功能通过 `train()` 函数实现，该函数位于 Ultralytics 库的核心模块中[^1]。此函数支持多种参数配置，允许用户自定义数据集路径、超参数设置以及预训练权重加载等功能。以下是 YOLOv8 训练函数的主要参数及其作用： - **`model`**: 指定使用的模型架构文件或预训练权重路径。例如，可以指定为 `'yolov8n-seg.pt'` 来使用 COCO 数据集上预训练的小型分割模型。 - **`data`**: 配置数据集的 YAML 文件路径，其中包含训练集和验证集的路径信息以及其他元数据。 - **`epochs`**: 设置训练轮数，默认值通常为 100 轮。 - **`imgsz`**: 图像尺寸大小（边长），默认为 640 像素。 - **`batch`**: 批量大小，默认为 16。 - **`name`**: 实验名称，用于保存日志和权重文件。 - **`device`**: 运行设备的选择，可选 GPU 或 CPU，默认自动检测并优先使用 GPU。 #### 示例代码以下是一个完整的 YOLOv8 训练脚本示例，展示了如何利用上述参数完成模型训练过程[^2]。 ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # 定义训练参数 results = model.train( data='path/to/dataset.yaml', # 数据集配置文件路径 epochs=50, # 总共训练轮次 imgsz=640, # 输入图像尺寸 batch=16, # 批处理大小 name='experiment_name', # 日志目录名 device='cuda' # 设备选择 (cpu/cuda) ) print("Training completed successfully!") ``` 以上代码片段演示了如何基于 COCO 上预训练的 YOLOv8 小型分割模型进行微调操作，并指定了特定的数据集路径和其他必要参数。 --- ###

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