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前言
上的yolov8教程大部分都是命令式训练，这里提供一个完整的代码式训练+中文配置
教程内容
提供yolov8的训练代码，以及中文字体文件及其配置方式
字体下载
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训练代码
例子
frommatplotlibimportfont_manager,pyplotasplt
fromultralyticsimportYOLO
fontPath="D:\\A01PythonProjects3123\\ultralytics-main\\wqy-zenhei\\wqy-zenheittc"#字体路径
font=font_managerFontProperties(fname=fontPath)
#重新加载字体
font_managerfontManagerttflist=
font_managerfontManageraddfont(fontPath)
pltrcParams['fontfamily']=fontget_name()
#加载YOLOv8模型（可以是预训练模型，也可以是新的模型）
model=YOLO("yolov8npt")
#设置训练配置
train_config={
#'data':'homeuavPython312Prosultralytics-mainMyTrainMergedConfigyaml',#linux数据集路径
'data':'D:\\A01PythonProjects3123\\ultralytics-main\\MyTrain\\MergedConfigyaml',#windows数据集路径
'epochs':300,#训练轮数
'batch':8,#批量大小
'imgsz':640,#输入图像尺寸
'workers':16,#使用核心数
'dece':'0',#训练所使用的GPU设备，0表示首块GPU
'project':'runstrain',#保存训练结果的文件夹
'name':'trainResult',#训练结果保存的文件夹称
'save_period':1,#每1个epoch保存一次模型
'resume':False#是否继续训练
}
#开始训练
if__name__=='__main__':
modeltrain(**train_config)
使用步骤
1将上方的字体下载下来，解压放到yolo根目录即可，如图标记的wqy-zenheittc是主要使用的字体文件
2根目录新建文件为trainpy，将上方代码加入进去，需要修改的是fontPath和train_config中的data，fontPath替换为自己字体的路径，也就是ttc文件，如图
3直接运行trainpy即可
关于字体
在tainpy中，关于字体比较重要的是加载字体，若没有加载字体，即使字体文件路径正确也会报错找不到字体，报错信息为
findfont:Fontfamily‘WenQuanYiZenHei’notfound
字体使用前后对比
在未设置中文字体前，生成的报告中字体全是空方块，如图
使用后结果如下
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