yolov8训练模型

要使用YOLOv8训练模型，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在Python环境中导入YOLO模型。你可以选择从头开始构建新模型，或者加载预训练模型。如果你选择加载预训练模型，你需要指定模型的权重文件路径。例如，你可以使用以下代码加载预训练模型：

   from ultralytics import YOLO
   model = YOLO("weights/yolov8n.pt")

2. 接下来，你可以准备开始训练模型。你可以使用`model.train()`函数来训练模型。你需要指定数据集的配置文件路径，以及训练的参数，如训练轮数和批次大小。例如，你可以使用以下代码开始训练模型：

   results = model.train(data="data/animal.yaml", epochs=20, batch=8)

3. 在训练过程中，你可以在终端中进入YOLOv8的文件夹，并按照官方给定的命令行方式进行训练、预测、验证或导出模型。例如，你可以使用以下命令进行训练：

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

请注意，以上步骤仅为示例，具体的操作可能会根据你的实际情况有所不同。你可以根据YOLOv8的官方文档或示例代码进行更详细的操作。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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