yolov8 tune
时间: 2025-02-25 15:57:42 浏览: 56
### 调优 YOLOv8 模型参数和性能
#### 使用 Ray Tune 进行超参数调优
为了提高YOLOv8模型的精度和速度,可以通过Ray Tune来寻找最优的超参数组合。这涉及到设置诸如学习率(`lr0`)、权重衰减以及批量大小(batch size)等关键因素[^1]。
```python
from ray import tune
from ultralytics import YOLO
# 定义一个基于预训练权重 "yolov8n.pt" 的YOLO模型实例
model = YOLO("yolov8n.pt")
# 配置并执行Ray Tune以优化指定数据集上的模型表现;这里采用的是均匀分布搜索策略针对`lr0`(即基础学习率)
result_grid = model.tune(
data="coco128.yaml",
space={"lr0": tune.uniform(1e-5, 1e-1)},
epochs=5,
use_ray=True
)
```
上述代码片段展示了如何利用Python脚本快速启动一次实验,在此过程中会自动尝试不同的学习率值,并评估它们对于给定少量轮次(epochs)内模型效果的影响。值得注意的是,除了学习率外还可以进一步扩展到其他重要超参如动量(momentum),优化器类型(optimizer type)等等[^2]。
#### 构建自定义搜索空间
当希望专注于某些特定范围内的超参数时,则可以构建更具体的搜索空间:
```python
space_customized = {
'optimizer': tune.choice(['SGD', 'Adam']),
'momentum': tune.loguniform(0.7, 0.9),
'weight_decay': tune.qloguniform(1e-4, 1e-2, q=1e-4), # Discrete values with logarithmic scale
}
# Apply customized search space to tuning process...
result_grid_customized = model.tune(
data="path/to/dataset.yaml",
space=space_customized,
epochs=10,
use_ray=True
)
```
这段代码说明了怎样创建一个更加精细控制下的探索领域——不仅限于连续区间的选择,还包括离散选项(比如不同种类的梯度下降算法)。这样做有助于聚焦那些被认为最有可能带来显著改善的方向上。
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