yolov8训练自己的数据集直接出.torchscript文件

根据提供的引用内容，以下是使用yolov8训练自己的数据集并生成.torchscript文件的步骤：

1. 首先，确保你已经安装了yolov8的相关依赖库和环境。

2. 准备数据集：将你的自定义数据集准备好，并按照yolov8的要求进行标注。确保每个标注文件与对应的图像文件在同一目录下，并且标注文件的格式符合yolov8的要求。

3. 创建配置文件：根据你的数据集和训练需求，创建一个配置文件（例如default.yaml），并设置相关参数，如类别数量、训练和验证数据集的路径等。

4. 运行训练脚本：使用以下命令运行训练脚本，开始训练模型：

   python train.py --cfg cfg/default.yaml --weights yolov5s.pt

5. 等待训练完成：训练过程可能需要一段时间，具体时间取决于你的数据集大小和训练参数设置。

6. 生成.torchscript文件：训练完成后，使用以下命令将训练好的模型转换为.torchscript文件：

   python export.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img 640 --batch 1

7. 完成后，你将在当前目录下找到生成的.torchscript文件，可以在移动端上使用该文件进行推理。