YOLO Python开发环境完整安装流程

最新推荐文章于 2025-04-22 18:33:55 发布
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分类专栏： OpenCV 文章标签： 大数据
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YOLO安装开发环境 小宅博客网http://www.bilibili996.com/Course?id=5987479000234

YOLO安装开发环境

        开发环境使用的是PyCharm Community Edition 2022.1，博主本来是打算使用Visual Studio 2019中的python环境的，结果发现官方代码在Visual Studio中好像不太好部署，没办法，只能使用PyCharm先跑起来再说了。

        主要软件也就两个：

        pycharm-community-2022.1.3.exe

        Miniconda3-py38_4.12.0-Windows-x86_64.exe

        参考安装地址：如何在pycharm中配置anaconda的虚拟环境_肆十二的博客-优快云博客_pycharm安装anaconda虚拟环境


 

YOLO实践应用之搭建开发环境（Windows系统、Python 3.8、TensorFlow2.3版本）
黎国溥
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goat17的博客
02-02 3162
从零开始的YOLOv8的安装配置和简单使用的入门教程，手把手教，十分详细！有问题请积极在评论区提问！
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yolo开发环境安装软件（Windows）
09-27
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搭建YOLO开发环境（Windows系统、Python3.8、TensorFlow2.3版本）.pdf
06-26
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12-18
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02-19
yolo3的实现，平台是Windows10、python3.6.8 tensorflow1.12 运行yolo_video.py --camera 打开本地摄像头识别 运行yolo_video.py --image 打开图片识别 修改yolo.py中的代码，可以打开视频文件 缺少权重文件，可以自行下载weight文件用convert.py转换
yolo的安装方式
xbh3092363384的博客
10-06 1487
进入C:\Users\xbh\Desktop\ultralytics-main\runs\detect\predict 这个路径显示以下照片，那么就代表我们的yolo已经安装完毕并且目标检测完成。模型下载链接：https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.2.0/yolov8n.pt。在安装好YOLO以后我们现在来使用YOLO进行对象检测。当我们输入yolo help会出现以下情况yolo已经安装完毕。二：进入pytorch虚拟环境。
深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch
no_work的博客
05-27 2835
这里建议python的版本为3.8，pytorch的版本为1.8.1，当我们输入python回车显示的python版本如果不是3.8版本则需要在anaconda中新建个python3.8的环境，新建的虚拟环境，和当前显示的环境并不会冲突，可以切换使用。尽量选择最新的日期的anaconda进行安装，我这里是windows电脑，因此选择了windos-x86_64.exe，大家根据自己的电脑系统来选择相应的anaconda安装包。activate python38进入到我们安装好的环境中。
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yolo v8环境搭建与简单使用
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### 如何在 Windows 上完成 Python 环境搭建并正确安装 YOLO 框架 #### 一、准备工作 为了成功配置 YOLO 框架，需要先了解 Anaconda 的作用以及其作为包管理器的功能。Anaconda 是一种开源的数据科学平台，它集成了 Conda 软件包管理和虚拟环境管理系统[^1]。 #### 二、下载与安装 Anaconda 前往官方网址下载适用于 Windows 平台的 Anaconda 安装程序，并依据计算机架构选择合适的版本（32位或64位）。尽管当前默认支持的是 Python 3.8 版本，但可以通过创建特定的 conda 环境来指定所需的 Python 版本，比如 Python 3.6[^2]。 #### 三、创建新的 Conda 环境 打开 Anaconda Prompt 或命令提示符窗口，执行如下操作以建立一个新的开发环境： ```bash conda create --name yolo_env python=3.6 ``` 激活刚刚创建好的环境 `yolo_env`: ```bash conda activate yolo_env ``` 此时工作目录下的所有依赖项都将被隔离在这个环境中处理，从而减少与其他项目的冲突风险。 #### 四、安装必要的库文件 对于 TensorFlow 后端驱动的 YOLO 实现方式来说，还需要额外引入一些重要的软件包。通过 pip 工具或者继续利用 conda 来加载这些需求列表中的条目即可满足条件。例如： ```bash pip install tensorflow==2.3 numpy opencv-python matplotlib psutil ``` 这里提到的一个特别有用的第三方扩展模块叫做 **psutil** ，它可以用来监测服务器性能指标如 CPU 和 RAM 占用率等数据，在构建复杂的机器学习模型时非常有用[^3]。 #### 五、克隆 YOLO 仓库 & 配置权重参数 最后一步是从 GitHub 获取最新的源码副本，并按照文档指示调整预训练模型路径等相关设置。假设目标存储位置位于本地磁盘上的某个文件夹，则可运行以下 Git 命令实现同步更新： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 ``` 接着参照 README 文件内的指引进一步完善各项选项定义，包括但不限于类别标签映射表、输入图片尺寸规格等内容。 --- ### 总结 综上所述，借助于 Anaconda 提供的强大功能组合——即灵活多变的包管理体系加上简便易行的操作界面，即使是初次接触深度学习技术的新手也能快速建立起适配 YOLO v11 的完整实验平台。与此同时，合理选用辅助类插件能够有效提升整体工作效率，为后续深入研究奠定坚实基础。
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