yolo task=detect mode=train model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt data=mao.yaml epochs=100 imgsz=640 device=0,1 workers=8 batch=64 amp=False optimizer='SGD' cache=False请你翻译一下这段话
时间: 2025-08-31 12:15:05 AIGC 浏览: 11
### YOLOv8 训练参数说明
以下是 YOLOv8 中常用训练配置参数的详细解释:
#### 参数定义
- **task**: 定义任务类型,可以是 `detect`(目标检测)、`segment`(实例分割)或 `classify`(图像分类)。此参数指定模型要解决的具体问题[^1]。
- **mode**: 设置运行模式,通常为 `train` 表示进入训练阶段。其他可能值包括 `val` 或 `predict`。
- **model**: 指定使用的模型架构文件路径或预训练权重名称。如果提供的是 `.yaml` 文件,则会基于该文件创建一个新的模型;如果是 `.pt` 文件,则加载对应的预训练权重。
- **pretrained**: 当前仅适用于 YAML 构建的新模型时传递预训练权重路径用于初始化网络参数。
- **data**: 数据集配置文件的路径,通常是 YAML 格式的文件名,例如 `coco128.yaml`。它包含了数据集的相关信息如类别数、训练验证图片目录等。
- **epochs**: 总共迭代次数,即整个数据集被完整遍历多少次来完成一次完整的训练过程。
- **imgsz** (image size): 输入到神经网络中的图像尺寸大小,默认单位像素(px),支持单整数值表示方形裁剪或者两个逗号分隔开来的宽高[w,h]形式矩形输入。
- **device**: GPU/CPU 设备编号字符串,“cpu”代表只利用 CPU 进行计算;对于多卡环境可设置为主设备ID,比如'0', '1' or 'cuda:0'; 对于分布式并行处理还可以写成列表['0','1']等形式.
- **workers**: 加载器线程数量,控制有多少个子进程用来读取数据样本。增加 worker 数量可能会提高 I/O 效率但也会消耗更多内存资源。
- **batch**: 批量大小,每批次送入模型的数据数目。较大的批量有助于更稳定的学习动态但是需要更多的显存空间。
- **amp**: 是否开启自动混合精度(Automatic Mixed Precision)功能以加速训练同时减少GPU显存占用情况下的性能损失。
- **optimizer**: 优化算法的选择,默认情况下采用 AdamW 方法作为默认选项之一。
- **cache**: 缓存策略设定项,决定如何缓存训练/测试期间所用的数据集部分至磁盘上以便重复访问加快速度。
```python
# 示例代码展示如何调用YOLOv8进行自定义训练
from ultralytics import YOLO
# 初始化YOLO对象
model = YOLO('yolov8n.yaml')
# 开始训练流程
results = model.train(
data='path/to/coco128.yaml',
epochs=10,
imgsz=640,
batch=16,
device="0", # 使用第一个GPU
workers=4,
amp=True,
optimizer='Adam'
)
```
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