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yolov8训练自己的数据集 python

时间: 2025-02-03 12:12:52 浏览: 38

### 使用YOLOv8在Python中训练自定义数据集 #### 创建并激活虚拟环境为了确保依赖项管理得当，建议在一个新的Conda环境中工作。可以按照如下方式创建名为`yolov8`的虚拟环境，并指定Python版本为3.10： ```bash conda create -n yolov8 python=3.10 ``` 接着通过命令激活此环境[^1]。 #### 安装必要的库进入新建立的环境之后，安装Ultralytics提供的官方YOLOv8包以及其他可能需要用到的数据处理工具，比如Matplotlib用于可视化结果: ```bash pip install ultralytics matplotlib ``` #### 加载预训练模型利用`ultralytics.YOLO`加载一个预先训练好的YOLOv8 nano权重文件(`yolov8n.pt`)作为基础模型来加速收敛过程： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.pt") ``` #### 配置数据集路径准备一份描述自定义数据集结构的YAML配置文件（假设命名为`data.yaml`），该文件应包含类别名称列表以及指向图像和标签目录的具体位置。这一步骤对于让YOLO理解输入数据至关重要[^2]。 #### 开始训练调用`.train()`方法启动训练流程，设置参数如迭代次数(epochs)，运行设备(device)等选项。这里设定了CPU模式下执行30轮次的学习周期： ```python model.train(data="data.yaml", epochs=30, device='cpu') ``` 完成上述操作后，还可以进一步评估模型性能或直接应用到实际图片预测上：验证模型效果： ```python model.val(data="data.yaml") ``` 对单张图片进行推理测试： ```python import matplotlib.pyplot as plt results = model(r"path_to_image.jpg") # 将path_to_image替换为具体图片路径 plt.imshow(results[0].plot()) plt.show() ```

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