yolov8命令行训练该代码执行
时间: 2025-04-02 07:12:21 浏览: 38
### 使用 YOLOv8 进行模型训练的命令行示例
YOLOv8 提供了多种方式来通过命令行进行模型训练,无论是从头开始构建新模型还是基于预训练权重继续优化。以下是具体的实现方法:
#### 1. **从零开始训练**
如果希望完全从头开始训练一个新的检测模型,则可以指定 `data` 参数为数据集配置文件路径,并提供一个 YAML 文件作为模型架构定义。例如:
```bash
yolo detect train data=datasets/SteelData/data.yaml model=models/yolov8_custom.yaml epochs=100 imgsz=640
```
此命令会读取自定义的数据集配置文件以及新的模型结构定义文件[^1]。
#### 2. **基于预训练模型微调**
当需要利用已有的预训练权重(如 COCO 数据集上的通用目标检测模型)来进行迁移学习时,可以通过如下命令完成:
```bash
yolo detect train data=datasets/SteelData/data.yaml model=models/best.pt epochs=100 imgsz=640
```
这里指定了 `model` 参数指向一个 `.pt` 文件,表示加载该预训练模型并在此基础上进一步调整以适应特定任务需求[^2]。
#### 3. **多 GPU 并行加速训练**
为了提高效率,在支持的情况下还可以启用多个 GPU 来共同参与计算过程。只需简单修改上述任意一种模式下的基础设置即可开启多卡分布式处理功能:
```bash
yolo detect train device=0,1,2,3 ... other parameters...
```
注意替换掉省略号部分的实际参数列表[^3]。
以上三种情况分别对应不同场景下应用 YOLOv8 的典型操作流程之一;具体实施过程中还需要考虑更多细节因素比如批次大小(batch size),初始学习率(learning rate)等等都可能影响最终效果表现,请参照官方文档做适当调节测试找到最佳组合方案。
```python
# 示例 Python 脚本启动训练 (可选)
from ultralytics import YOLO
# 加载已有模型或创建全新实例
model = YOLO('models/best.pt')
# 开始训练过程
results = model.train(data='datasets/SteelData/data.yaml', epochs=100, imgsz=640)
```
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