YOLOv8我现在有一个best.pt和last.pt,然后我新加了训练图片如何在原有的best上继续训练

YOLOv8是一种流行的物体检测算法，基于YOLO系列（You Only Look Once）。当你已经有了`best.pt`和`last.pt`两个模型权重文件，通常`best.pt`表示当前最好的模型，而`last.pt`则是最后保存的模型。如果你想在这些基础上继续训练，可以按照以下步骤操作：

1. **加载模型**：首先，你需要导入PyTorch并加载最新的模型权重。例如：

   import torch
   model = YourYOLOV8Model()  # 具体模型取决于你的实现
   model.load_state_dict(torch.load('last.pt'))

2. **数据预处理**：确认新添加的数据集已经正确地被分割成训练、验证等部分，并预处理成模型期望的输入格式。

3. **设置训练模式**：将模型设置为训练模式：

   model.train()

4. **数据迭代器**：创建一个新的数据迭代器，用于遍历新增加的训练图片和对应的标签。

5. **优化器和损失函数**：如果你之前使用的优化器和损失函数没有改变，可以直接加载它们。如果需要调整，更新配置。

6. **训练循环**：
- 遍历训练批次，前向传播、反向传播、更新权重：

     for images, targets in new_train_loader:
         inputs = ...  # 数据预处理
         outputs = model(inputs)
         loss = ...  # 计算损失
         optimizer.zero_grad()
         loss.backward()
         optimizer.step()

- 定期保存模型，如当验证性能提升时保存为`best.pt`。

7. **验证和评估**：训练期间别忘了定期在验证集上测试模型性能，以防止过拟合。