Batch size对于模型训练的影响非常重要，它会影响训练速度、模型收敛性以及显存占用等方面。选择合适的Batch size需要综合考虑硬件设备、模型复杂度、数据集大小等因素。较小的Batch size通常可以提高模型的收敛速度和泛化能力，但训练速度较慢；而较大的Batch size可以加快训练速度，但可能会导致显存占用过大和模型过拟合的问题。在验证阶段，可能会出现显存占用过大的情况，需要考虑使用较小的Batch size、增加显存容量或分批次验证等方法来解决。

综上所述，针对YOLOv8模型训练，可以采取以下方案：

1. 选择合适的Batch size：根据硬件设备的显存大小和模型复杂度，选择一个合适的Batch size。可以通过实验和调整来确定最佳的Batch size。

2. 控制显存占用：在训练过程中，监控显存占用情况，确保不会出现显存不足的问题。可以通过减小Batch size、增加显存容量或优化模型结构等方式来控制显存占用。

3. 分批次验证：在验证阶段，将验证集分成多个小批次进行验证，然后将结果进行合并。这样可以减少单个批次的显存占用，避免显存不足的问题。

通过以上方案，可以有效地控制Batch size对YOLOv8模型训练的影响，提高训练效率和性能。