yolov8用py文件训练

要使用py文件进行yolov8的训练，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在终端或者PyCharm等IDE中打开yolov8虚拟环境，并进入yolov8文件夹。

2. 确保你已经下载了yolov8的代码，并进入到ultralytics文件夹中。

3. 使用以下命令启动训练过程：

python train.py --cfg cfg/yolov8.cfg --data data/coco.data --weights weights/yolov8.weights

其中，`--cfg`参数指定了yolov8的配置文件路径，`--data`参数指定了训练数据集的配置文件路径，`--weights`参数指定了预训练模型的权重文件路径。

4. 根据需要，你还可以使用其他参数来进一步自定义训练过程，例如`--batch-size`指定批量大小，`--epochs`指定训练的轮数，`--img-size`指定输入图像的尺寸等等。

请注意，以上命令是一个示例，你需要根据实际情况修改参数值以适应你的训练需求。此外，确保你已经正确准备好了训练数据集，并在配置文件中正确指定了数据集的路径。

希望这些信息对你有所帮助，祝你成功训练yolov8模型！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【目标检测算法实现之yolov8】yolov8训练并测试VisDrone数据集](https://blog.csdn.net/m0_52031708/article/details/129785945)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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