用yolov8训练分类数据集

你可以使用YOLOv8来训练分类数据集。首先，根据你的需要选择一个适合的模型配置文件，如yolov8s.yaml、yolov8m.yaml、yolov8l.yaml、yolov8x.yaml等。接下来，你可以使用以下命令行方式来进行训练：

yolo task=classify mode=train model=yolov8n.pt args...

其中，`task=classify`表示你要进行分类任务，`mode=train`表示你要进行训练，`model=yolov8n.pt`表示你选择了yolov8n模型作为初始模型。

此外，你还需要将你的数据集和标签准备好，并且在配置文件中进行相应的配置。你可以将所有的配置参数放在一个配置文件中，比如default.yaml，这样可以将配置参数与代码解耦，提高代码的可维护性和灵活性。

最后，你可以根据你的具体需求进行训练，并根据训练的结果进行模型的优化和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv8训练自定义数据集(超详细)](https://blog.csdn.net/txpp520/article/details/129295768)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【YOLO】YOLOv8训练自定义数据集（4种方式）](https://blog.csdn.net/weixin_42166222/article/details/129391260)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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