windows训练yolov8
时间: 2025-05-26 07:29:28 浏览: 22
### 训练 YOLOv8 模型的步骤
要在 Windows 系统上训练 YOLOv8 模型,可以按照以下方式操作:
#### 1. 安装依赖库
确保安装了 Python 和 GPU 支持的相关驱动程序。推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理虚拟环境。
创建一个新的 Conda 虚拟环境并激活它:
```bash
conda create -n yolov8 python=3.9
conda activate yolov8
```
接着安装 PyTorch 及其对应的 CUDA 版本(如果使用 NVIDIA 显卡)。对于 AMD 显卡用户,则需考虑其他替代方案[^3]。
安装 Ultralytics 的 YOLOv8 库:
```bash
pip install ultralytics
```
#### 2. 准备数据集
YOLOv8 需要的数据格式通常是一个 YAML 文件来描述数据路径以及类别信息。假设您的数据存储结构如下所示:
```
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
└── labels/
├── train/
└── val/
```
编写 `mydata.yaml` 数据配置文件:
```yaml
train: ./dataset/images/train
val: ./dataset/images/val
nc: 2 # 类别的数量
names: ['class1', 'class2'] # 各类别的名称列表
```
#### 3. 加载预训练模型
加载官方提供的预训练权重作为起点以加快收敛速度。这里我们选择轻量级版本 `yolov8n.pt` 进行迁移学习[^1]:
```python
from ultralytics import YOLO
# 使用预训练模型初始化
model = YOLO('../../yolov8n.pt')
```
#### 4. 开始训练过程
通过调用 `.train()` 方法启动训练流程,并指定参数如数据源位置、迭代次数等[^1]:
```python
if __name__ == '__main__':
model.train(
data='./mydata.yaml',
epochs=100,
imgsz=640 # 图像尺寸大小
)
```
运行此脚本即可开始基于自定义数据集的模型训练工作流[^2]。
---
### 注意事项
- 如果您遇到性能瓶颈或者硬件不支持的情况,请尝试调整批量大小 (`batch`) 参数或降低输入图片分辨率(`imgsz`)。
- 对于 AMD 用户而言,由于缺乏原生支持,可能需要借助 ROCm 平台或其他云端解决方案完成高效计算需求。
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