yolov8 gpu训练

yolov8 gpu训练是使用GPU版本的yolov8模型进行训练。GPU版本的yolov8可以在服务器上进行训练，利用GPU的并行计算能力加速训练过程。首先，需要设置环境为服务器上的GPU版本，并确保已经安装了相应的GPU驱动和CUDA工具包。然后，使用以下命令进行训练：

nohup yolo task=detect mode=train model=./mydata/yolov8s.yaml data=./mydata/tielu.yaml epochs=500 batch=64 device=0,1 single_cls=True pretrained=./mydata/yolov8s.pt &

这条命令中，我们指定了训练模式为train，模型配置文件为./mydata/yolov8s.yaml，数据集配置文件为./mydata/tielu.yaml，训练时的批次大小为64，使用的GPU设备编号为0和1，单类别训练(single_cls=True)，预训练模型为./mydata/yolov8s.pt。执行该命令后，训练过程会在后台运行，并生成一个nohup.out文件来记录训练日志。

以下是几个