yolov8训练代码包括参数

### YOLOv8 训练代码及参数设置对于YOLOv8模型，在训练过程中涉及多个重要参数配置，这些参数影响着模型性能以及训练效率。下面提供一段基于COCO数据集的YOLOv8训练实例代码，并解释其中的关键参数。 ```python from ultralytics import YOLO # 加载预定义的小型YOLOv8模型 model = YOLO('yolov8n.yaml') # 开始训练过程 results = model.train( data='coco128.yaml', # 使用的数据集配置文件路径 imgsz=640, # 输入图像尺寸，默认为640像素 batch=-1, # 批量大小；如果设为-1，则会根据设备自动调整最佳批量大小 epochs=100, # 总共迭代次数（epoch） workers=8, # 数据加载线程数 device='', # 设备选择字符串，如'cpu'或'cuda' optimizer='SGD', # 优化算法名称，默认采用随机梯度下降法(SGD) lr0=0.01, # 初始学习率 lrf=0.1 # 学习率衰减因子 ) # 结束后可选操作：评估模型精度、导出模型等 ``` 上述代码展示了如何通过`ultralytics`库中的`YOLO`类来进行YOLOv8模型的基础训练[^1]。值得注意的是，除了基本的训练流程外，还支持从断点处恢复训练的功能。只需在调用`train()`函数前将`resume=True`传入即可实现这一功能[^2]。另外，为了进一步提升模型表现力，还可以尝试不同的超参组合来寻找最优解。例如，可以使用如下方式启动针对特定任务场景下的自动化超参搜索： ```python tuner_results = model.tune( data='coco8.yaml', epochs=30, iterations=300, optimizer='AdamW', plots=False, save=False, val=False ) ``` 此段代码片段用于执行快速超参数调优实验，期间不会保存中间结果也不会绘制图表，从而加速整个探索进程[^3]。 #### 关于验证与预测可视化完成一轮完整的训练周期之后，通常希望能够直观地观察到当前版本下模型的表现状况。为此，框架提供了两种类型的可视化输出——真实标签(`val_batch0_labels.png`)和预测标签(`val_batch0_pred.png`)，两者之间的差异可以帮助开发者更好地理解模型的工作原理及其潜在缺陷所在[^4]。

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