yolo v10如何训练

### YOLO v10 训练教程和配置说明

#### 一、环境准备
为了顺利训练YOLO v10模型，需先搭建合适的开发环境。推荐使用Anaconda创建虚拟环境并安装必要的依赖库[^2]。

conda create -n yolov10 python=3.9
conda activate yolov10
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install ultralytics==8.0.20

#### 二、数据集准备
对于自定义的数据集，应该按照特定格式整理图片文件及其对应的标签信息。通常情况下，图像应放置于`images`目录下，而标注则存放在`labels`文件夹内，两者通过相同的文件名关联起来。此外，还需编写`.yaml`配置文件来描述数据集结构以及类别名称等重要参数[^1]。

#### 三、模型初始化与预处理设置
当一切就绪后，在代码中指定要使用的具体版本号（此处为v10），加载官方提供的预训练权重作为起点，并调整超参以适应新的任务需求。值得注意的是，新版YOLO取消了传统的NMS操作，这使得整个流程更加简洁高效。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov10.yaml').load('pretrained_weights/yolov10.pt')

#### 四、启动训练过程
完成上述准备工作之后，调用fit()函数即可开始正式的训练阶段。期间可根据实际情况设定epoch数量、batch size大小以及其他优化选项。与此同时，框架会自动记录每次迭代产生的日志以便后续分析评估模型表现情况。

results = model.fit(
    data='custom_dataset.yaml',
    epochs=100,
    batch_size=16,
    imgsz=640, # 图像尺寸
    workers=4   # 数据读取线程数
)

#### 五、保存最佳模型
经过多轮次的学习更新，最终得到性能最优的那个checkpoint会被单独存储下来供日后部署应用时选用。此时只需简单修改一行代码就能实现这一目标。

best_model_path = 'runs/detect/train25/weights/best.pt'
model.save(best_model_path)