yolov11检测任务训练

1. 创建 Conda 环境

首先，我们需要创建一个新的 Conda 环境，确保所有依赖项都在隔离的环境中运行。

# 创建一个名为 yolov11 的新环境
conda create --name yolov11 python=3.9

# 激活 yolov11 环境
conda activate yolov11

2. 安装依赖项

安装 PyTorch 支持 M1 (MPS) 的版本

在 M1 设备上，你需要安装支持 Metal 加速的 PyTorch 版本，确保你的环境配置正确：

# 安装支持 MPS 的 PyTorch 版本
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

PyTorch 的 nightly 版本中已经有对 MPS 的全面支持。你可以通过以下命令检查 MPS 是否可用：

import torch
print(torch.backends.mps.is_available())  # 输出应该是 True

接下来安装 ultralytics 库，用于运行 YOLO：

# 安装 ultralytics 库来使用 YOLO
pip install ultralytics

检查 MPS 加速是否正常工作

在运行训练脚本之前，可以检查设备是否在使用 MPS：

import torch

# 检查 MPS 是否可用
if