请将/home/qingjiao/yolov8_loopy/yolov8_qingjiao/qingjiao_demo/下的start_train.py按要求补充完整，并运行，得到训练结果

在Python中，`start_train.py`通常是用于训练YOLOv8模型的一个脚本，它是You Only Look Once (YOLO)目标检测算法的一部分。YOLO是一种快速、实时的目标检测框架。假设这个文件缺少了必要的库导入、参数配置和训练过程的部分，我们可以给出一个基本的填充示例：

# 首先，确保已导入必要的库
import os
from argparse import ArgumentParser
from yolo_v8.src.darknet import Darknet

# 定义命令行解析器
def parse_args():
    parser = ArgumentParser()
    parser.add_argument('--cfg', type=str, default='yolov8.cfg', help='configuration file')
    parser.add_argument('--data', type=str, default='./qingjiao_demo/coco.data', help='path to data config')
    parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov8.weights', help='initial weights path')
    parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=32, help='batch size for training')
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=50, help='number of training epochs')
    return parser.parse_args()

# 主函数
def main(args):
    # 加载YOLO模型
    model = Darknet(args.cfg)
    
    # 检查权重文件是否存在并加载
    if not os.path.exists(args.weights):
        print("Weights file not found! Please download the pre-trained weights.")
        return
    
    # 初始化数据集路径和类别数
    classes_path = 'classes.txt'
    num_classes = len(open(classes_path).read().strip().split('\n'))

    # 启动训练
    model.train(
        args.data,
        args.weights,
        batch_size=args.batch_size,
        epochs=args.epochs,
        log_interval=100,
        save_interval=5000,
        num_classes=num_classes
    )

if __name__ == '__main__':
    args = parse_args()
    main(args)

#