调用yolov8预训练模型

要调用yolov8的预训练模型，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您的环境已经按照官方要求进行配置。这包括Ubuntu 18.04操作系统，CUDA 11.7，PyTorch 1.11.0和torchvision 0.12.0的安装。

2. 通过命令行或API调用的方式进入yolov8的训练模式。可以使用以下命令：
`yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt args...`

3. 如果您想加载预训练模型，您需要对代码进行一些简单的修改。根据引用的说明，您可以根据需要修改代码以成功加载预训练模型。

4. 在加载预训练模型之前，确保您已经准备好了自己的数据集。您可以根据引用提供的详细教程来准备数据集，包括按比例划分数据集，转换标签文件等。

5. 一旦您完成了数据准备工作，您可以使用相应的命令进行模型训练、验证、预测和导出。具体的命令和参数可以参考引用中的说明。

请注意，以上步骤仅为一般指导，具体的操作可能因您的环境和需求而有所不同。请根据您的实际情况进行调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv8教程系列：一、使用自定义数据集训练YOLOv8模型（详细版教程，你只看一篇-＞调参攻略），包含环境...](https://blog.csdn.net/weixin_45921929/article/details/128673338)[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: 50%"]
- *2* [yolov8实例分割训练自己的数据集并加载预训练模型](https://blog.csdn.net/qq_43318374/article/details/129740808)[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: 50%"]
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