yolov8训练脚本
时间: 2025-05-19 19:09:33 浏览: 9
### YOLOv8 训练脚本示例
对于YOLOv8的训练,可以通过编写自定义训练脚本来实现更灵活的操作。这种方式不仅允许通过命令行传递参数,还可以利用配置文件来管理系统中的各种超参数设置[^1]。
#### 自定义训练脚本结构
下面是一个简单的Python脚本模板用于启动YOLOv8训练:
```python
import argparse
from ultralytics import YOLO
def parse_opt():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--task', type=str, default='detect')
parser.add_argument('--mode', type=str, default='train')
parser.add_argument('--model', type=str, required=True)
parser.add_argument('--data', type=str, required=True)
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100)
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16)
opt = parser.parse_args()
return opt
if __name__ == "__main__":
args = parse_opt()
# Load a model
model = YOLO(args.model)
# Start Training
results = model.train(
task=args.task,
mode=args.mode,
data=args.data,
epochs=args.epochs,
batch=args.batch_size
)
```
此脚本接受多个命令行选项作为输入,并将其转换成适合`ultralytics.YOLO`类使用的格式。这使得用户可以在不改变源码的情况下轻松调整不同的训练条件[^2]。
#### 使用分布式数据并行(DDP)
为了提高大型集群上的效率和支持多GPU加速,在上述基础上稍作改动即可启用DDP模式下的训练过程。具体来说就是在调用`.train()`方法之前加入相应的环境变量设定以及必要的库导入语句。
```python
import os
import torch.distributed as dist
...
os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=size)
...
results = model.train(..., device="cuda") # Ensure CUDA is used when available.
```
以上就是基于官方文档整理出来的有关于YOLOv8训练的一些基本概念和技术细节介绍[^3]。
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