# YOLOv8 Export: 从训练到部署

## 简介
YOLOv8 是一种高效的目标检测算法，其性能优秀且速度快。在实际项目中，我们通常会对训练好的模型进行导出和部署，以便在生产环境中使用。本文将介绍如何将训练好的 YOLOv8 模型导出，并进行部署。

## 流程
下表展示了 YOLOv8 Export 的整体流程：

| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导出训练好的模型 |
| 2 | 编写推理代码 |
| 3 | 部署模型到生产环境 |

## 步骤详解

### 步骤 1: 导出训练好的模型
在训练好的 YOLOv8 模型上运行以下代码，将模型导出为 `yolov8-export.pt` 文件：

```python
import torch

model = torch.load('yolov8.pt') # 加载训练好的模型
model.eval（) # 设置模型为评估模式

torch.save(model, 'yolov8-export.pt') # 保存导出的模型
```

### 步骤 2: 编写推理代码
编写推理脚本，用于加载导出的模型并进行推理。以下是一个简单的示例：

```python
import torch
from models import YOLOv8 # 导入自定义的 YOLOv8 模型文件

# 加载导出的模型
model = torch.load('yolov8-export.pt')
model.eval（)

# 输入数据
input_data = torch.randn(1, 3, 416, 416) # 模型输入张量，通常是一张图片的数据

# 模型推理
output = model(input_data)
```

### 步骤 3: 部署模型到生产环境
将编写好的推理脚本和导出的模型文件部署到生产环境中，以便实现目标检测功能。可以使用 Docker、Kubernetes 等工具来进行部署。

## 总结
通过以上步骤，我们成功将训练好的 YOLOv8 模型导出，并编写了推理代码进行目标检测。同时，部署模型到生产环境可以让我们的模型在实际应用中发挥作用。

希望通过本文的介绍，你已经学会了如何导出 YOLOv8 模型并进行部署。祝你在实际项目中取得成功！如果有任何疑问，欢迎随时与我交流。