from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__': model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n.yaml') # 修改yaml model.load('yolov8n.pt') #加载预训练权重 model.train(data='data.yaml', #数据集yaml文件 imgsz=640, epochs=200, batch=64, workers=8, device=0, #没显卡则将0修改为'cpu' optimizer='SGD', amp = False, cache=False, #服务器可设置为True，训练速度变快

### 使用 Ultralytics YOLOv8 进行自定义模型训练的参数详解 在使用 Ultralytics 提供的 YOLOv8 框架进行自定义模型训练时，可以通过调整多个参数来优化训练过程和性能。以下是这些参数的具体含义及其作用： #### 1. **`imgsz`** 该参数用于指定输入图像的尺寸大小（通常为正方形）。较大的 `imgsz` 值可以提高检测精度，但也增加了计算复杂度和内存消耗。推荐值范围通常是 320 到 1280 的倍数[^1]。 ```python model.train(imgsz=640, ...) ``` #### 2. **`epochs`** 表示整个数据集被完整遍历的次数。更多的 epoch 可能会带来更高的准确性，但也会增加过拟合的风险。可以根据具体任务需求设定合理的 epoch 数量。 ```python model.train(epochs=200, ...) ``` #### 3. **`batch`** 批量大小决定了每次迭代中使用的样本数量。更大的批处理可以加速收敛并减少噪声影响，但在 GPU 显存有限的情况下可能需要降低此值。 ```python model.train(batch=64, ...) ``` #### 4. **`workers`** 指定了加载数据的工作线程数目。如果服务器有较多 CPU 核心，则适当增大 worker 数目有助于提升数据读取效率；反之，在资源受限环境下应减小该数值以避免竞争资源。 ```python model.train(workers=8, ...) ``` #### 5. **`device`** 设备选项允许用户选择是否利用 GPU 加速运算。“cpu” 表明仅依靠中央处理器执行操作，而整数索引代表特定编号下的图形处理器单元位置。对于无独立显卡的情况，默认设为 `'cpu'` 即可^[]. ```python model.train(device='cpu', ...) # 或者 device=0 当存在GPU支持时 ``` #### 6. **`optimizer`** 优化算法的选择直接影响到损失函数下降的速度与稳定性。这里采用的是随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent)，它通过不断更新权重使得目标函数达到最小化状态. ```python model.train(optimizer='SGD', ...) ``` #### 7. **`amp`** 自动混合精度(Automatic Mixed Precision) 技术能够在保持相同最终结果质量的同时显著缩短训练时间，并节省硬件资源开销。然而当关闭 AMP 功能(`amp=False`) 后，虽然可能会稍微延长一些训练周期长度，但对于某些特殊场景来说可能是必要的. ```python model.train(amp=False, ...) ``` #### 8. **`cache`** 缓存机制能够预先将所有图片存储于 RAM 中从而加快访问速度特别适用于小型项目或者拥有充足可用内存的大规模集群环境之中。不过需要注意的是启用此项功能前需确认系统有足够的剩余空间可供分配给临时文件夹使用[^2]. ```python model.train(cache=True, ...) # 如果是在服务器上且RAM足够大 ``` 以上就是关于如何配置YoloV8框架下各个重要超参的一个简单介绍。实际应用过程中还需要依据具体的业务背景和个人经验做出相应调整才能获得最佳效果。 ```python from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n.yaml') model.load('yolov8n.pt') model.train( data='data.yaml', imgsz=640, epochs=200, batch=64, workers=8, device='cpu', optimizer='SGD', amp=False, cache=False ) ```