yolov8权重怎么改

很抱歉，目前并不存在Yolov8这个版本，Yolov5是最新的版本。如果您想修改Yolov5的预训练权重，可以按照以下步骤进行：
1. 下载Yolov5的预训练权重文件，可以从引用提供的云盘下载。
2. 解压下载的权重文件，将其放置在Yolov5根目录下的weights文件夹中。
3. 打开Yolov5的代码文件，找到加载预训练权重的代码行，一般在模型定义的前面几行。例如：

   model = YOLOv5s()
   weights = 'weights/yolov5s.pt'
   device = torch_utils.select_device('')
   model.load_state_dict(torch.load(weights, map_location=device)['model'].float().state_dict())

4. 将weights变量的值修改为您下载的预训练权重文件的路径，例如：

   weights = 'weights/yolov5m.pt'

5. 保存修改后的代码文件，并重新运行Yolov5即可使用新的预训练权重。

相关问题

yolov8 权重下载

要下载 YOLOv8 的权重，你可以按照以下步骤进行：

1. 打开YOLOv8的GitHub主页，寻找权重文件的下载链接。通常，这些链接会在项目的README文件中提供。

2. 单击权重文件的下载链接，开始下载过程。下载速度取决于你的互联网连接速度和服务器的稳定性。

3. 保存并解压下载的文件。通常，权重文件会被压缩为.zip或.tar.gz格式。你可以使用压缩软件（如WinRAR或7-Zip）来解压文件。

4. 解压后，你将获得一个或多个权重文件。这些文件通常以.weights或.pth为后缀。

5. 确保你有适当的环境和库安装，可以加载和使用权重文件。例如，如果你使用Python和PyTorch，确保安装了必要的依赖项。

6. 将权重文件移动到你的项目目录中，以便在代码中引用它们。你可能需要修改代码中的文件路径，以正确加载这些权重。

7. 根据你的需求，使用加载的权重文件进行对象检测或其他任务。确保在使用权重文件之前，了解你所使用的YOLOv8版本的相应API和用法。

请注意，YOLOv8是一个开源项目，而且可能有多个不同的版本和变体。因此，在下载权重文件之前，确保你已经选择了正确的版本和适用于你的特定任务的变体。同时，要遵循所有相关的许可证和使用条款。

yolov8权重文件找不到

根据您提供的引用内容，报错信息显示"FileNotFoundError: [Errno 2 No such file or directory"，这说明代码无法找到权重文件。最可能的原因是权重文件路径不正确或者权重文件确实不存在于指定的路径中。您可以检查一下权重文件的路径是否正确，并确认该路径下是否真的存在该权重文件。如果路径正确且文件确实存在，您可以尝试重新下载权重文件或者使用其他可用的权重文件。引用中提到了一组可用的权重文件，您可以尝试下载并使用最新的权重文件。希望这些解决方案能够帮助您解决问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv8划分数据集时出现报错找不到文件，使用秒搜批量改文件名](https://blog.csdn.net/sinat_56727392/article/details/130668416)[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 style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [yolov5模型权重文件.rar](https://download.csdn.net/download/qq_21574211/12673394)[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 style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [（Matlab）PSO优化（单隐层）BP神经网络算法](https://download.csdn.net/download/weixin_43470383/88212619)[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 style="max-width: 33.333333333333336%"]
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