如何用yolov8训练模型

### 使用YOLOv8进行模型训练

#### 环境搭建
为了使用YOLOv8进行模型训练，首先需要设置合适的开发环境。这通常涉及安装Python以及必要的库和框架。对于YOLOv8而言，推荐通过GitHub仓库获取源码并按照官方文档完成依赖项的配置[^4]。

#### 数据准备
数据集的质量直接影响最终模型的效果。当采用自定义的数据集时，需将其转换成适合YOLO算法处理的形式——通常是带有标签信息的图片文件夹结构加上描述这些标签位置坐标的文本文件。具体操作可以参照详细的教程指南来整理自己的数据集[^1]。

#### 模型加载与初始化
利用`ultralytics`包中的API接口非常方便地创建一个新的YOLOv8实例：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n.yaml")  # 构建新的小型网络架构
# 或者加载已有的预训练权重继续微调
model = YOLO("weights/yolov8n.pt")

上述代码片段展示了两种不同的方式来初始化YOLOv8模型对象：一种是从零开始构建；另一种则是基于现有的预训练参数进一步优化[^3]。

#### 开始训练过程
一旦完成了前期准备工作之后就可以着手于实际的训练环节了。这里提供了一个简单的例子说明如何指定数据路径及迭代次数来进行一轮完整的训练周期：

model.train(data="path/to/dataset.yaml", epochs=100)

此命令会读取给定YAML格式配置文件中所指明的数据分布情况，并据此执行设定数量轮次的学习更新动作。

#### 验证与测试
经过一段时间的有效学习后，应当及时检验当前版本下的识别精度表现如何。可以通过如下方法快速获得关于整个验证集合上的统计指标报告：

metrics = model.val()
print(metrics.box.map)  # 输出mAP等评价分数

这段脚本能够计算出目标检测任务常用的性能度量标准，比如平均精确率均值（mean Average Precision, mAP），从而帮助判断模型的好坏程度。

#### 导出部署就绪模型
最后一步是要把训练好的成果保存下来以便后续应用或分享出去。支持多种流行格式的选择使得这一阶段变得更加灵活多变：

success = model.export(format="onnx")
if not success:
    print("Export failed.")
else:
    print("Model successfully exported to ONNX format!")

成功完成后即可得到一份可以直接投入生产的轻量化推理引擎输入形式之一ONNX文件。