yolov8训练的train.py
时间: 2025-07-05 18:15:41 浏览: 3
### YOLOv8 `train.py` 文件用于模型训练的用法
在YOLOv8中,`train.py` 是负责启动和管理整个训练流程的核心脚本。此文件集成了数据加载、模型初始化、损失计算以及优化器配置等功能。
对于模型训练而言,当调用 `train()` 函数时会自动检测是否存在预定义好的模型实例[^1]。如果确实存在这样的实例,则表明正在进行的是增量式的训练或者微调操作;反之则表示是从头开始构建新的网络结构并对其进行首次训练。
关于优化算法的选择,在YOLOv8里同样可以指定不同的优化方法来提升性能表现。例如通过简单修改参数即可切换至随机梯度下降(SGD)[^2]:
```python
results = model.train(
data="data.yaml",
epochs=100,
batch=4,
optimizer='SGD'
)
```
为了更好地理解如何利用 `train.py` 进行有效的模型训练,下面给出一段完整的Python代码示例,展示了从准备环境到最终保存最佳权重的具体实现方式:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载或创建模型
model = YOLO('yolov8n.pt')
# 开始训练过程
results = model.train(
data='./datasets/coco128/data.yaml', # 数据集路径
imgsz=640, # 输入图像尺寸
epochs=100, # 总轮次数量
batch=16, # 批处理大小
name='custom_training_run' # 实验名称
)
# 导出最优权值文件
best_weights_path = f'{results.save_dir}/weights/best.pt'
print(f"Best weights saved at {best_weights_path}")
```
上述代码片段不仅涵盖了基本的数据集指派、迭代次数设定等内容,还特别强调了实验命名的重要性以便于后续的结果管理和版本控制。
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