YOLO V11环境配置（详解）

YOLOv11是 YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的最新版本，由 Ultralytics 开发。它在 YOLOv5 的基础上进行了多项改进，性能更强，灵活性更高，适用于实时目标检测任务。

接下来，我会详细的教大家如何去配置和简单的使用YOLO V11,过程中会涉及到支持python的IDE——pycharm的使用，为了更方便进行操作，请先自行下载。

一.安装miniconda

由于miniconda的默认下载源位于国外，所以导致国内用户下载速度慢。最好的解决办法是使用国内镜像源下载，速度很快。

清华大学镜像源：Index of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

这里有很多下载版本，我们选择一个对应的版本下载（python版本最好对应）

注意事项：

• 如果C盘有空间，最好安装在C盘，且安装目录中不要有中文
• 勾选将其添加到PATH

点击【Next】，进入下一步

这里是问接不接受下载，我们直接点击【I Agree】

这里它的意思是，一个“只为自己安装”，另一个是“为此电脑所有用户安装”，这里看大家自己，点击【Next】进入下一步

点击【Browse...】，修改本地存放路径

修改好后，点击【Next】进入下一步

第一个意思是创建快捷方式(仅支持受支持的包)

第二个意思是将Miniconda3添加到环境（不推荐）

第三个意思是注册Miniconda3为自己默认的python3.11

第四个意思是清除下载包的缓存

我们将一、三、四勾选上，点击【Install】进入下一步

等待进度条加载

点击【Next】进入下一步

在下面的界面中我们可以看到两个选项，不需要打勾，下面有一个【Finish】，点击它，安装结束

二.添加conda到环境变量

三.conda创造虚拟环境

我们平常使用python拉取包时，默认系统环境，这样就使得环境非常杂乱，可能会导致不兼容的情况。所以，在这里我们创建一个虚拟环境来运行我们的进程。

打开windows,我们可以看到Anaconda Prompt和Anaconda Powershell Prompt,它们是 Anaconda 发行版中的命令行工具，专为 Windows 系统设计，用于方便地管理和使用 Python 环境及包。

我们打开Anaconda Prompt，进入base环境

输入conda，测试一下是否存在

出现这个界面，就说明安装成功

我们输入下面这条指令创建conda虚拟环境

conda create -n yolo python=3.11

“-n” 即name，yolo则是创建虚拟环境的名字

输入“y”,点击【Enter】，继续进程

出现这个界面，就说明conda环境创建成功

我们输入指令，激活虚拟环境

conda activate yolo

四.pypi配置国内源

清华源:pypi | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

我们选择设为默认，复制指令

pip config set global.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

点击【Enter】，pip配置路径：C:\Users\邱无名\AppData\Roaming\pip\pip.ini

输入指令，安装依赖包

pip install ultralytics==8.3.39

五.安装PyTroch

官方地址:PyTorch

我们点击网址进入网站，就可以看到如下界面，PyTroch已经更新到2.6.0的版本了

这里，我们选择一个以前的历史版本,建议下载版本不要过高

由于博主的电脑配置只有CPU，没有N卡，我直接选择CPU Only

N卡安装PyTroch，建议观看这位博主的帖子：[python]如何正确的安装pytorch?(详细)_pytorch安装-优快云博客

输入指令

conda install pytorch==2.2.1 torchvision==0.17.1 torchaudio==2.2.1 cpuonly -c pytorch

六.ultralytics(YOLOv11)安装 

我们在github上拉取开源项目ultralytics

ultralytics/ultralytics: Ultralytics YOLO11 🚀 (github.com)

我们使用pycharm打开ultralytics

通过pycharm打开文件后，先配置虚拟环境。再点击Python解释器，添加本地解释器

添加完成之后，新建一个py文件，写入三行简单的代码

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")

results = model(r"D:\ultralytics\ultralytics-8.3.39\ultralytics\assets\zhoushu.webp",conf=0.25,save=True)

D:\ultralytics\ultralytics-8.3.39\ultralytics\assets\zhoushu.webp是图片路径

在运行代码之前，我们可以先输入python检测一下

再输入 from ultralytics import YOLO ,若出现这样的结果，则说明安装成功

接着，输入quit（）退出

然后，输入指令

pip list

检查有没有包缺失；如果出现包缺失，可能会导致输出结果失败

七.运行结果

如下，运行结果

划线部分分别是检测结果和存放路径

本次实验到这里就结束了，希望对大家的学习有所帮助！！！