model
model: 模型文件的路径。这个参数指定了所使用的模型文件的位置，例如 yolov8n.pt 或 yolov8n.yaml。
选择.pt和.yaml的区别
若我们选择 yolov8n.pt这种.pt类型的文件，其实里面是包含了模型的结构和训练好的参数的，也就是说拿来就可以用，就已经具备了检测目标的能力了，yolov8n.pt能检测coco中的80个类别。但如果你需要检测的类别不在其中，例如口罩检测，那么就需要重新训练。
训练自己的数据集，我们一般采用yolov8n.yaml这种.yaml文件的形式，在文件中指定类别，以及一些别的参数。data
data
data: 数据文件的路径。该参数指定了数据集文件的位置，例如 coco128.yaml。数据集文件包含了训练和验证所需的图像、标签。
epochs
epochs: 训练的轮数。这个参数确定了模型将会被训练多少次，每一轮都遍历整个训练数据集。训练的轮数越多，模型对数据的学习就越充分，但也增加了训练时间。
选取策略
默认是100轮数。但一般对于新数据集，我们还不知道这个数据集学习的难易程度，可以加大轮数，例如300，来找到更佳性能。
batch
batch: 每个批次中的图像数量。在训练过程中，数据被分成多个批次进行处理，每个批次包含一定数量的图像。这个参数确定了每个批次中包含的图像数量。特殊的是，如果设置为**-1**，则会自动调整批次大小，至你的显卡能容纳的最多图像数量。
device
device: 训练运行的设备。该参数指定了模型训练所使用的设备，例如使用 GPU 运行可以指定为 device=0，或者使用多个 GPU 运行可以指定为 device=0,1,2,3，如果没有可用的 GPU，可以指定为 device=cpu 使用 CPU 进行训练。
