yolov8重启训练

要重启YOLOv8的训练，您需要执行以下两个步骤：

1. 加载上次暂停的最后一个epoch保存的模型文件。您可以使用ultralytics库中的YOLO类的构造函数来加载模型文件。例如：`model = YOLO('./runs/detect/train/weights/last.pt')`。

2. 重启训练。您可以使用模型对象的`train`方法来重启训练。确保将参数`resume`设置为True，以便从上次训练停止的地方继续训练。例如：`model.train(resume=True)`。

在训练结束后，您还可以使用模型对象的`val`方法对模型进行评估。该方法将返回模型的指标结果。例如：`metrics = model.val()`。

相关问题

yolov8 追加训练

要追加训练yolov8模型，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确定你想要从哪个epoch开始继续训练。如果你的训练过程中中断了，你可以选择上次中断的最后一个epoch；如果你想在训练完毕但未收敛的基础上继续训练，你可以选择已经训练的最后一个epoch。

2. 加载上次暂停的最后一个epoch保存的模型文件。你可以使用"from ultralytics import YOLO"导入YOLO类，然后使用"model = YOLO('./runs/detect/train/weights/last.pt')"加载模型文件。这将加载一个部分训练好的模型。

3. 开始重启训练。你可以使用"model.train(resume=True)"来重新开始训练。这将从上次中断的地方继续训练，或者从部分训练好的模型开始继续训练。

4. 训练结束后，你可以评估模型的性能。使用"metrics = model.val()"来评估模型，并获取评估指标。

需要注意的是，追加训练会从上次中断的地方继续训练，或者从部分训练好的模型开始继续训练。这意味着，如果你选择从第98个epoch开始继续训练，训练将从第98个epoch的基础上继续进行，直到达到你想要的epoch数量，比如300个epoch。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [yolov5 继续训练](https://blog.csdn.net/weixin_44057060/article/details/124349715)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [YOLOv8从断点处继续训练](https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/131388478)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

yolov8训练时暂停

在训练YOLOv8时，如果需要暂停训练，可以使用tensorboard查看训练可视化，也可以通过加载上次暂停的最后一个epoch保存的模型文件和重启训练来继续训练。具体步骤如下：
1. 使用tensorboard查看训练可视化：在命令行中输入"tensorboard --logdir=runs"即可。
2. 加载上次暂停的最后一个epoch保存的模型文件：使用ultralytics库中的YOLO函数加载模型文件，例如"model = YOLO('./runs/detect/train/weights/last.pt')"。
3. 重启训练：在加载模型文件后，使用train函数并将resume参数设置为True，例如"model.train(resume=True)"。
4. 训练结束评估模型：在训练结束后，可以使用val函数对模型进行评估，例如"metrics = model.val()"。

另外，根据引用中的描述，训练YOLOv8需要的时间取决于训练数据集的大小和训练次数，使用CPU训练可能需要较长时间。相关问题如下：