yolov8 没有train

引用: YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的一种变体。然而，YOLOv8并不是官方版本，它通常是指YOLOv3的改进版本，通过引入一些新的技术和改进来提升检测性能。YOLOv8的训练过程与YOLOv3类似，但可能会出现一些报错和问题。引用:在训练YOLOv8时，可能会遇到一些报错，例如"Error: mkl-service Intel® MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp.so.1 library. Try to import numpy first or set the threading layer accordingly. Set MKL_SERVICE_FORCE_INTEL to force it." 这个错误通常是由于环境配置问题导致的，可以尝试先导入numpy或者设置线程层级来解决。具体的解决方法可以参考相关的GitHub讨论链接。

综上所述，YOLOv8并不是官方版本，而是指YOLOv3的一种改进版本。训练YOLOv8可能会遇到一些报错，其中一个常见的问题是与环境配置有关的mkl-service错误。为了解决这个问题，可以尝试导入numpy或者设置线程层级。你可以参考相关的GitHub讨论链接来获取更详细的解决方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决pytorch-yolov3 train 报错的问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38663197/12855403)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [yolov8使用train.py的多卡训练错误](https://blog.csdn.net/weixin_44883371/article/details/129681748)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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