yolov11环境搭建+训练自己数据集（yolov8环境搭建步骤与yolov11一样，修改源代码下载地址即可）

YoloV8环境搭建与数据集训练
原创 已于 2025-07-25 21:12:35 修改 · 1.8k 阅读 · 7 ·
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#YOLO

于 2024-06-22 21:38:18 首次发布
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一、yolov11环境搭建

1. 安装miniconda环境

地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda
选择Python3.8版本
在这里插入图片描述

勾选自动添加环境变量
在这里插入图片描述

***以下操作安装过程中关闭代理软件 ***

2. 创建虚拟环境
conda create -n yolov11 python=3.8
3. 激活环境
conda activate yolov11
4. 设置清华安装源
pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu
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model：选择YOLOv8不同的模型配置文件，可选yolov8s.yaml、yolov8m.yaml、 yolov8x.yaml等。mode：选择任务类型，可以选择 训练、验证或者预测的任务，['train' 'val' 'test']task：选择任务类型，可以选择['detect' 'segment' 'classify' 'init']原本红框内是80，则改为4，你的数据集类别个数有多少，就写多少。
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直接按照路径会有问题，找到自己 requirements.txt 文件路径，我这里是pip install -r D:\ultralytics-main\ultralytics-main\requirements.txt。首先去自己的anaconda的安装的envs（虚拟环境），在导航栏输入cmd，进入命令窗口。到官方网站下载yolo模型 ，下载好后解压，里面有个文件requirements.txt。然后安装ultralytics ，这是必须的。
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