yolov8训练的结果怎么保存

YOLOv8是一种流行的物体检测模型，其训练结果通常以权重文件的形式保存，以便在后续推理或微调时使用。训练过程中，模型会学习并优化网络内部的权重，这些权重对于模型的性能至关重要。

当你完成一次训练后，YOLOv8的训练结果会存储在一个或多个权重文件（如`.weights`或`.h5`格式）中。这些文件包含了模型在网络层的所有权重值。保存通常是通过深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch或Darknet本身，YOLOv8基于Darknet）提供的特定函数来进行的，例如TensorFlow的`model.save()`，或者Darknet的`darknet_save`命令。

为了保存模型：

1. **Python (TensorFlow):**

   model.save('yolov8_model.h5')

2. **暗黑网络 (Darknet):**

   ./darknet save weights/yolov8_final.weights yolov8.cfg yolov8.data yolov8_last.weights

训练结束后，记得保存训练配置文件（如`cfg`）、数据集信息（如`data`）以及最后的权重文件，以便于后续加载和评估模型性能。