【深度学习】yolov8的微调
yolov8的集成度太高了，除了config的哪些参数以外，需要更精细的微调。
比如这里：
https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/utils/tuner.py
应用场景，交通标志的向左转，向右转之类的，
数字号码的6,9，2,5之类的。81,18， 不太适合镜像反转，左右反转等等。
微调文档在这里：
https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/docs/en/integrations/ray-tune.md
安装一下这个。
pip install -U ultralytics “ray[tune]”
代码的方式只能训练起cpu来，
命令行的方式可以训练起gpu:
yolo classify train data=/home/justin/dataset/jersy-number-class-20240828-all-with-aumentation/ model=yolov8n-cls.pt epochs=300 patience=60 imgsz=64 batch=20480 mosaic=0 device=0,1 flipud=0.0, fliplr=0.0 degrees=20