yolov8保存路径代码

YOLOv8是不存在的，可能是您打错了。YOLOv5是目前YOLO系列的最新版本，如果您需要介绍YOLOv5的模型保存路径，可以使用如下代码：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)  # 加载预训练模型
model.save('yolov5s.pt')  # 保存模型参数到 yolov5s.pt 文件中

其中，`'ultralytics/yolov5'` 是指向YOLOv5的开源代码仓库，而 `'yolov5s'` 则是使用的模型版本，`pretrained=True` 表示加载预训练模型参数。最后一行代码将会把模型参数保存在当前目录下的 `yolov5s.pt` 文件中。

如果您需要进一步了解YOLOv5的保存方式或其他相关信息，可以参考 [YOLOv5官方文档](https://github.com/ultralytics/yolov5)。

相关问题

yolov11改变保存路径

### 修改 YOLOv11 模型训练或推理过程中文件的保存路径

#### 配置文件调整

为了更改模型权重或结果的保存路径，在 `YOLOv11` 的配置文件中，通常会有一个专门用于指定这些路径的部分。对于基于 PyTorch 实现的版本而言，这往往涉及到修改 `.yaml` 或者 Python 脚本中的相应变量。

在配置文件里找到如下字段并做适当修改：

save_dir: 'runs/train/exp'  # 训练期间日志和检查点默认存储位置
project: runs/detect        # 推理时输出目录的基础项目名称
name: exp                   # 子文件夹名，默认会在 project 下创建该子文件夹来存放本次运行的结果

上述设置允许用户自定义不同类型的输出应该被放置在哪里[^2]。

#### 命令行参数覆盖

除了通过编辑配置文件外，还可以利用命令行选项动态改变保存路径而无需每次都手动改写配置文件。当调用训练或检测函数时，可以直接追加特定标志位以实现这一目的：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --name custom_exp

这里的关键在于使用 `--project` 和 `--name` 参数指定了新的保存位置。

#### API 方法设定

如果倾向于编程方式控制，则可以在编写代码时显式传递目标路径给相关类实例的方法。例如，在构建 Trainer 类对象之前先初始化好期望的目标地址作为属性传入：

from pathlib import Path
from ultralytics.yolo.v11.engine.trainer import Trainer

trainer = Trainer(
    model='yolov11.pt',
    data='coco.yaml',
    epochs=50,
    imgsz=640,
    batch_size=16,
    save_dir=Path('my_custom_path')  # 自定义保存路径
)

trainer.train()

这种方式提供了更灵活的操作空间，并且能够更好地融入自动化工作流之中。

yolov8训练完毕模型保存路径

对于YOLOv8模型的训练完毕后，你可以将模型保存到任意路径。一般来说，你可以使用`torch.save()`函数保存模型。以下是一个示例代码：

import torch

# 假设你的模型是一个名为 model 的 PyTorch 模型
model = ...

# 定义保存路径
save_path = "path/to/save/model.pth"

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), save_path)

在上述代码中，你需要将 `model` 替换为你训练完毕的YOLOv8模型，并将 `save_path` 替换为你想要保存模型的路径。这样，训练完毕的模型就会被保存到指定的路径下。