写一个yolov8train.py脚本

### 编写 YOLOv8 `train.py` 脚本的指南 YOLOv8 是基于 Ultralytics 的最新版本，继承并改进了 YOLOv5 和 YOLOv7 的特性。虽然官方提供了详细的文档和预构建脚本，但为了满足特定需求，有时需要自定义训练流程。以下是编写 YOLOv8 `train.py` 脚本的关键要素。 #### 1. 导入必要的库 首先，导入所需的 Python 库和 Ultralytics 中的核心模块： ```python from ultralytics import YOLO import argparse ``` [^3] #### 2. 定义参数解析器 通过 `argparse` 模块允许用户从命令行传递参数，例如模型路径、数据配置文件、设备设置等。 ```python def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description="Train a YOLOv8 model.") parser.add_argument('--model', type=str, default='yolov8n.pt', help='Path to the initial weights') parser.add_argument('--data', type=str, required=True, help='Path to the dataset configuration file') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100, help='Number of epochs to train for') parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='Batch size per GPU') parser.add_argument('--imgsz', type=int, default=640, help='Image size during training and testing') parser.add_argument('--device', type=str, default='', help='Device to run on (cpu or gpu index)') return parser.parse_args() ``` [^4] #### 3. 加载模型 加载预训练权重或初始化一个新的模型实例。 ```python args = parse_args() # Load pre-trained model or create new one from scratch model = YOLO(args.model) ``` [^5] #### 4. 配置训练参数 根据传入的参数调整训练过程中的超参数和其他选项。 ```python if args.device != '': device = f'cuda:{args.device}' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' else: device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' training_config = { "epochs": args.epochs, "batch_size": args.batch_size, "imgsz": args.imgsz, "device": device, } ``` [^6] #### 5. 启动训练 调用模型对象的 `.train()` 方法，并指定数据集配置文件以及其他必要参数。 ```python results = model.train( data=args.data, **training_config ) print("Training completed successfully!") ``` [^7] --- ### 示例完整的 `train.py` 脚本 以下是一个完整的示例代码片段： ```python from ultralytics import YOLO import argparse def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description="Train a YOLOv8 model.") parser.add_argument('--model', type=str, default='yolov8n.pt', help='Path to the initial weights') parser.add_argument('--data', type=str, required=True, help='Path to the dataset configuration file') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100, help='Number of epochs to train for') parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='Batch size per GPU') parser.add_argument('--imgsz', type=int, default=640, help='Image size during training and testing') parser.add_argument('--device', type=str, default='', help='Device to run on (cpu or gpu index)') return parser.parse_args() if __name__ == "__main__": args = parse_args() # Initialize the model with pretrained weights or start fresh model = YOLO(args.model) # Configure training parameters dynamically based on user input if args.device != '': device = f'cuda:{args.device}' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' else: device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' training_config = { "epochs": args.epochs, "batch_size": args.batch_size, "imgsz": args.imgsz, "device": device, } # Start the actual training process results = model.train(data=args.data, **training_config) print("Training completed successfully!") ``` [^8] --- ### 关键点说明 - 数据集配置文件应遵循 YAML 格式，包含类别名称、训练集路径、验证集路径等内容。 - 如果使用的是多 GPU 设置，可以利用 PyTorch Distributed Data Parallel（DDP）来优化性能[^9]。 - 图像尺寸的选择会影响最终检测效果；通常建议保持默认值（如 640 或 1280），除非有特殊需求。 ---