yolov8 amp

YOLOv8是一种目标检测算法，它可以用于训练和推理。在使用YOLOv8进行训练时，可以使用amp（混合精度）来加速训练过程。在使用YOLOv8进行训练时，您可以按照以下步骤使用amp:

1. 克隆YOLOv8仓库:

   git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

2. 使用VOC2007数据集，并修改VOC.yaml文件以去除VOC2012的相关内容。

3. 禁用amp（混合精度）:

   # FILE: ultralytics/yolo/engine/trainer.py
   ...
   def check_amp(model):
       # Avoid using mixed precision to affect finetune
       return False  # <============== modified(修改部分)
   ...

4. 加载模型并指定训练参数开始训练，例如：

   from ultralytics import YOLO

   # 加载模型
   model = YOLO('yolov8n.yaml')

   # 从yaml文件加载
   model = YOLO('yolov8n.pt')

   # 加载预训练模型 (推荐)
   model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')

   # 从 YAML加载 然后再加载权重
   # 指定训练参数开始训练
   model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640)

在上述代码中，通过指定数据集、训练轮数和图像大小等参数来训练模型。请注意，使用amp进行训练可能会加快训练过程，但也可能会对模型的性能产生一些影响。因此，是否使用amp取决于实际需求和硬件条件。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [剪枝与重参第七课：YOLOv8剪枝](https://blog.csdn.net/qq_40672115/article/details/130155924)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [YOLOv8训练参数详解（全面详细、重点突出、大白话阐述小白也能看懂）](https://blog.csdn.net/qq_37553692/article/details/130898732)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLOv8训练参数详解](https://blog.csdn.net/weixin_45277161/article/details/131047101)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]