yolov8模型训练

yolov8模型的训练可以通过命令行或API调用的方式进行。根据官方给定的训练方式，可以使用以下命令进行模型训练：

yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt args...

对于单卡训练，可以按照以下步骤进行：

1. 进行yolov8s模型的预训练。
2. 进行模型稀疏化(sparsity)。
3. 进行剪枝(pruning)。
4. 进行finetune。

经过剪枝后，进行finetune训练60个epoch，达到原模型迭代52个epoch的mAP值0.78，同时模型的大小减少了2/5。

此外，yolov8还支持多卡训练。多卡训练非常简单，只需在命令中添加设备参数device=\'0,1,2,3\'即可，其中0,1,2,3表示使用的GPU设备编号。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [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），包含环境搭建/数据准备/模型...](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* [yolov8s模型进行剪枝源码](https://download.csdn.net/download/weixin_38346042/87779137)[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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