yolov8的三种训练模型方式

### YOLOv8 训练模型的三种方法

#### 使用TensorBoard监控训练过程
为了更好地理解YOLOv8在训练期间的表现，可以利用TensorBoard作为可视化工具。通过安装`tensorboard`库，在启动训练之前完成设置之后，系统会自动生成日志文件以便于后续分析[^1]。

pip install tensorboard

接着可以在命令行中运行如下代码来查看实时更新的结果：

tensorboard --logdir runs/train/

这使得能够直观地观察到损失函数的变化趋势以及其他重要的评估标准。

#### 利用Comet或ClearML进行实验跟踪
除了内置支持的TensorBoard之外，Ultralytics还提供了另外两种选项用于更高级别的项目管理—即Comet与ClearML。这两种平台允许研究人员不仅限于简单的图表展示；还可以实现超参数搜索、版本控制等功能。同样只需简单几步操作即可集成至现有工作流当中。

对于希望深入挖掘数据背后故事的研究者来说，这类服务无疑是非常有价值的辅助手段之一。不过值得注意的是，具体配置细节需参照各自官方网站上的说明文档来进行调整。

#### 基础命令行方式执行训练任务
最基础也是最常见的做法就是直接借助预定义好的Python脚本或者CLI接口发起一次完整的迭代流程。例如下面这条语句就展示了如何基于特定的数据集(`shu.yaml`)以及初始权重(`yolov8n.pt`)开展为期一百轮次的学习活动，并设置了学习率(lr0)为0.01[^3]:

yolo train data=shu.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 lr0=0.01

此方法适合那些想要快速上手而不必关心太多额外功能的新手用户们尝试使用。