给出yolov8的python训练程序代码

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一个基于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测算法的最新版本，它在保持高精度的同时提高了速度。以下是使用Python和`pytorch-yolo-v8`库进行YOLOv8训练的基本框架，但请注意，实际完整代码会更长，包含数据预处理、模型定义、损失函数等部分：

# 导入必要的库
from pytorch_yolov8 import YOLOV8, DataLoader, utils

# 加载预训练模型
model = YOLOV8(pretrained=True)

# 数据加载器设置
train_dataset = ...  # 实例化训练数据集
data_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=...)

# 损失函数和优化器
loss_fn = ...  # 如FocalLoss or SmoothL1Loss
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=...)

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for images, targets in data_loader:
        # 预测并计算损失
        predictions = model(images)
        loss = loss_fn(predictions, targets)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 打印训练信息
    print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item()}")

# 学习率调整策略（如ReduceLROnPlateau）
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, patience=...)

# 在每个epoch结束时应用学习率调度
scheduler.step(loss.item())