yolov8使用best权重代码

### 如何在 YOLOv8 中加载并使用最佳权重文件进行推理或训练

为了在 YOLOv8 中加载并使用 `best` 权重文件进行推理或继续训练，可以按照如下方法操作：

#### 使用最佳权重进行推理

当完成模型的训练之后，通常会保存多个版本的权重文件，其中就包括表现最好的那个——即 `best.pt`。要利用这些最优权重来进行预测，可以通过指定路径来加载该模型。

from ultralytics import YOLO

# 加载具有最佳性能的预训练模型
model = YOLO('path/to/best.pt')

# 进行推理
results = model.predict(source='image.jpg')

此段代码展示了如何通过提供特定的最佳权重文件路径来初始化一个用于推断的新模型对象[^1]。

#### 继续训练基于最佳权重

如果希望从之前获得的最佳状态出发进一步调整参数，则可以在创建新模型实例时指明这一意图，并设置相应的配置选项以恢复训练过程。

from ultralytics import YOLO

# 基于最佳权重重新加载模型准备继续训练
model = YOLO('path/to/best.pt')

if __name__ == '__main__':
    # 开始新一轮训练
    results = model.train(
        data='dataset.yaml',
        epochs=5,
        imgsz=640
    )

上述脚本说明了怎样依据已有的最佳权重重启训练流程，在这里同样是指定了数据集和其他必要的超参数设定[^2]。