yolov8加载自己的模型

要加载自己的模型，可以按照以下步骤进行操作。首先，确保你已经完成了YOLOv8的环境配置，包括Ubuntu 18.04、CUDA 11.7、PyTorch 1.11.0和torchvision 0.12.0的安装\[3\]。接下来，使用命令行模型训练的方式，通过指定模型参数来加载自己的模型\[1\]。具体步骤如下：

1. 在命令行中使用以下命令加载自己的模型：

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

这里的`your_model.pt`是你自己的模型文件名。

2. 根据你的需求，调整其他参数，如训练参数、预测参数、验证参数等。

通过以上步骤，你就可以成功加载自己的模型并进行训练、预测、验证等操作了。请确保你的模型文件与代码中指定的文件名一致，并且模型文件的路径正确。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv8教程系列：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...](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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [windows使用YOLOv8训练自己的模型（0基础保姆级教学）](https://blog.csdn.net/Pan_peter/article/details/129907710)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [yolov8实例分割训练自己的数据集并加载预训练模型](https://blog.csdn.net/qq_43318374/article/details/129740808)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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