训练YOLOv11 | Pytorch和Pycharm的安装教程适用W11系统（附详细的系统变量添加过程）

最新推荐文章于 2025-10-15 17:02:17 发布
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 python 环境安装 YOLOv11
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网上资源越来越多，关于PyTorch的安装教程各式各样，下面我将详细介绍在安装过程中的操作步骤。

 经过上述流程图的介绍我们心中对安装过程有了一个大致的轮廓。下面我将对每一步进行细致的说明

步骤Ⅰ:检查显卡支持的的CUDA版本

我们可以通过英特尔的显卡控制面板来查看我们显卡驱动支持的CUDA版本

首先鼠标右击桌面-显示更多选项-NVIDIA控制面板-点击弹出界面左下角的(系统信息)-点击弹出界面的(组件)

      

经过上述操作后我们可以观测到红色方框内的信息可以看到(NVIDIA CUDA 12.0.89 driver)就是我电脑支持CUDA的版本，当然你电脑支持的版本可能和我不一样如果版本过低可以进行更新显卡驱动到这里我们就完成了步骤Ⅰ

步骤Ⅱ:下载对应的版本的CUDA

CU

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YOLOv11训练教程：PyTorch与PyCharm在Windows 11下的完整指南
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04-05 1912
本教程详细介绍了在Windows 11系统下使用PyTorch和PyCharm进行YOLOv11模型训练的全流程，包括环境配置、算法原理、代码实现和部署应用。YOLOv11作为当前最先进的实时目标检测算法之一，在保持YOLO系列高速特性的同时，通过多项创新提升了检测精度。YOLOv11的核心原理与架构PyTorch环境配置与模型训练技巧实际应用中的完整开发流程常见问题的解决方法随着计算机视觉技术的不断发展，目标检测算法将在更多领域发挥重要作用。
基于windows11系统安装PyTorch环境
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05-05 4553
原因 怎么说呢，对于这个环境的安装，我表示非常的无语，从安装到卸载，最好从卸载到安装， 不下五次我也不知道为什么我会这么做，总结如下原因： 每次安装时间总是从晚上8点回寝室开始，到晚上11点睡觉为止，没有认真搞 环境以前在做机器学习课设的时候有用过一次，但是没有完全搞好（cuda cunn） 总觉得能成功，但每次都没成功，总有那么一两个小细节没有完成好 看优快云的文章，不要看太多，看一篇就够了，主要是理清楚自己的思路，按照csdn步骤可以，但一定要有自己的思路 '尼玛的，我反正装好了，能
YOLOv11小白安装教程（GPU版和CPU版）
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08-21 1799
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YOLOv11学习——环境配置（二）和使用入门
最新发布
m0_55260921的博客
10-15 1026
本文介绍了YOLOv11的环境配置和使用方法。主要内容包括：1. PyCharm安装与YOLO项目配置，包括Python环境设置和Conda解释器选择；2. 创建并运行三个推理脚本文件：mypredict.py实现图片/视频预测，mycam.py实现实时摄像头预测，mytrain.py用于模型训练；3. 详细解析了YOLO模型的预测参数、任务类型（目标检测、分类等）和模型特性，展示了如何获取模型信息（任务类型、可预测类别、参数量）；4. 提供了预测选项配置示例，如修改边框线宽和可视化特征图。通过示例代码演示
Win11上Pytorch的安装并在Pycharm上调用PyTorch最新超详细过程并附详细的系统变量添加过程,可解决pycharm中pip不好使的问题
Snu77的博客
11-27 3万+
Win11上Pytorch的安装并在Pycharm上调用PyTorch最新超详细
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Aitotra的博客
01-17 9595
在win11系统下，安装CUDA、cuDNN，配置GPU版本的Pytorch环境
Windows11 Pytorch安装
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08-15 327
大部分人都会用服务器来做深度学习，但那是到了一定体量的模型，学习过程中可以适当用自己电脑的显卡跑一下，那么windows虽然慢一点，但还是方便一点的。
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世界那么大，我想去看看～【偶尔更新，看世界去了😄】
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WorkHard_w的博客
07-22 1433
之前安装过几次深度学习环境（主要是玩yolov5），主要分为两种方式：第一种是分步安装，cuda和pytorch需要的环境等。第二种是利用anaconda来安装。
用python实现YOLOv5(PyTorch)行人和车辆的目标检测 系列代码范例 含说明.docx
06-07
用 Python 实现 YOLOv5(PyTorch) 行人和车辆的目标检测 目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，它可以用于实现自动驾驶、视频监控等应用。YOLOv5 是一种高效的目标检测算法，它基于 PyTorch 机器学习框架。下面是...
YOLOv8基础环境搭建cuda+anaconda+pytorch+pycharm
qq_16602159的博客
02-04 2261
首先安装NVIDIA gpu的电脑安装显卡驱动，如果安装过了，或者想使用cpu的，可以跳过这一步。打开cmd，输入nvidia-smi查看GPU的CUDA版本，可以看到CUDA版本12.3，意味着只能安装小于12.3的CUDA版本。下载完成，进行安装，建议安装在非系统盘，以后会创建比较多的环境的话，剩下的默认安装即可。，需要注册一个NVIDIA账号，然后选择CUDA对应版本的cudnn即可。，以12.2.1版本举例，选好系统参数，点击下载，，以11.6版本举例，选好系统参数，点击下载，
win11pytorch安装
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windows11 配置PyTorch，PyTorch环境配置，深度学习环境配置
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pytorch直接安装到anaconda的base上面不是什么好习惯。我的亲身经历是，将pytorch和其它软件如openCV，openGL等混装，然后互相冲撞，使得图像方面的软件不能工作。本篇我们讲述将pytorch独立安装到可靠、干净的虚拟环境中。
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pytorch安装、环境搭建及在pycharm中设置 这两天同学在问我pytorch的 安装，因为自己的已经安装好了，但是好像又有点遗忘，所以记录一下。 一、安装python 直接到官网找到和自己设备匹配的版本下载安装即可。安装过程不会出现太多问题，一般情况下python安装在本机上，故可以直接在终端测试是否安装成功。只需 win+R——cmd——输入python，就会输出python的版本信息。...
win11配置pytorch过程
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1. cuda 安装 1. 查看本机支持的CUDA的版本。 首先，需要打开Nvidia控制面板，然后点击帮助导航图标，接着点击系统信息，跳出系统信息,最后选择组件，查看到本机是支持CUDA 11.4。 2. 查看pytorch 支持的CUDA的版本，并安装CUDA。 进入pytorch官网。 官网上的pytorch最新稳定版本是1.9.1 最高支持CUDA 11.1。本机显卡是RTX1660Ti，所以选择安装CUDA 10.2的安装包。RTX30系列的显卡可以选择安装支持CUDA 11.1版本。
从零开始安装pytorch，并在pycharm中使用
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pytorch安装与使用步骤简述 pytorch是基于torch和Python语言的机器学习库。anaconda是环境与包的管理工具，pytorch的下载需要借助anaconda来完成。另外，安装的anaconda自带Python，因此没安装过Python的小伙伴也不必要再安装Python了。 最后anaconda为我们提供了运行环境，为了编写程序的方便，我们还需要一款
PyTorch安装
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PyTorch 参考中文教程：https://github.com/zergtant/pytorch-handbook 配置环境 创建新的Anacoda环境。 conda create --name mytorch python=3.8 激活： conda activate mytorch 安装pytorch CPU版本+清华镜像 pip install torch==1.5.1+cpu torchvision==0.6.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/t
怎么判断自己是否安装好了yolov11,和yolov11依赖库
07-14
<think>首先，用户的问题是基于之前的引用和系统指令。用户想验证YOLOv11及其依赖库是否正确安装，具体是检查YOLOv11是否安装成功及其依赖库是否完整。 回顾引用： - 引用[1]：讨论了yolov5的安装，包括Anconda、pycharm、下载源码、预训练模型、安装依赖等。 - 引用[2]：关于YOLOv11的Miniconda和Pytorch环境配置，常见问题总结。 - 引用[3]：介绍如何将YOLOv11导出为ONNX模型，包括安装Ultralytics库。 用户的问题焦点是检查YOLOv11的安装和依赖库。 系统指令： - 所有行内数学表达式用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 所以，我需要： 1. 用中文回答。 2. 结构清晰，逐步解决问题。 3. 在回答中，如果引用段落，添加引用标识如[^1]。 4. 生成相关问题。 5. 使用正确的LaTeX格式（虽然这里可能没有数学表达式，但如果有，要处理）。 6. 基于引用内容，但用户的问题是关于YOLOv11的安装验证。 用户的问题：验证YOLOv11及其依赖库是否正确安装。 从引用中提取相关信息： - 引用[1]提到安装yolov5的依赖项和检测是否安装成功。 - 引用[2]讨论YOLOv11的环境配置和常见问题。 - 引用[3]提到安装Ultralytics库。 所以，我可以结合这些来回答。 步骤性回答： 1. **检查依赖库安装**：确保所有依赖库如PyTorch、torchvision等正确安装。 2. **运行简单测试**：使用YOLOv11提供的脚本或命令来验证安装。 3. **使用预训练模型进行推理**：加载一个预训练模型并运行一个简单的检测任务来确认。 从引用[1]中，有检测是否安装成功的部分。引用[1]说："4.检测是否安装成功"，可能包括运行一个测试脚本。 引用[2]提到Miniconda和Pytorch的安装，以及常见问题。 引用[3]提到安装Ultralytics库，这可能是YOLOv11的一部分。 YOLOv11可能是一个笔误或特定版本，但基于引用，似乎是YOLO系列的一个版本。引用[3]提到YOLOv11使用Ultralytics库。 真实可靠：我应该基于一般知识。YOLO模型通常使用PyTorch实现，安装后可以通过运行一个示例脚本来验证。 结构化回答： - 介绍步骤。 - 提供命令或代码示例。 - 解释如何解释结果。 生成相关问题：在回答后，添加相关问题部分。 使用中文。 可能的步骤： 1. **检查依赖库**：使用conda或pip列出已安装包。 2. **运行验证脚本**：使用YOLOv11的示例代码。 3. **使用预训练模型**：下载一个模型并运行检测。 从引用[1]："4.检测是否安装成功"，可能包括运行`python detect.py`或类似命令。 引用[3]提到安装Ultralytics库，所以YOLOv11可能通过Ultralytics库提供。 在回答中，如果引用，要添加引用标识。例如，提到检测方法时，引用引用[1]。 回答结构： - 开头：简述如何验证。 - 步骤1：检查依赖库。 - 步骤2：运行测试脚本。 - 步骤3：验证输出。 - 结束：总结。 - 然后，生成相关问题。 生成相关问题： - 如：如果安装失败，如何调试？ - YOLOv11的依赖库有哪些？ - 如何更新YOLOv11？ 使用LaTeX：如果没有数学表达式，可以忽略，但如果有变量等，用$...$。 例如，如果有命令如`pip list`，不需要LaTeX。 确保回答真实可靠：基于标准实践。 最终回答框架： 1. 回答用户问题。 2. 逐步指导。 3. 添加引用。 4. 生成相关问题。</think>### 验证 YOLOv11 及其依赖库安装是否成功 为了确保 YOLOv11 及其依赖库正确安装，您可以按照以下步骤逐步操作。这些方法基于 YOLO 系列模型的通用验证流程，并结合了引用中的安装指南和常见问题总结。验证过程包括检查依赖库完整性、运行简单测试脚本以及使用预训练模型进行推理测试。如果任何步骤失败，请参考错误信息排查问题（如环境变量设置或依赖冲突）[^2]。 #### 步骤 1: 检查依赖库是否完整安装 YOLOv11 依赖于多个 Python 库，包括 PyTorch、torchvision、Ultralytics 等。您可以使用 `pip` 或 `conda` 列出已安装的包，并核对关键依赖的版本是否匹配官方要求（引用[1]和[3]中提到 Ultralytics 库是核心依赖）。 - 打开终端（Windows 使用 CMD 或 Anaconda Prompt，Linux/macOS 使用终端）。 - 激活您的 Conda 环境（如果使用了 Miniconda/Anaconda）： ```bash conda activate your_env_name # 替换 your_env_name 为您的环境名 ``` - 列出所有已安装的依赖库： ```bash pip list # 或使用 conda list ``` - 检查关键库是否安装且版本兼容（YOLOv11 通常要求 PyTorch ≥1.7，Ultralytics ≥8.0）： - PyTorch：运行 `python -c "import torch; print(torch.__version__)"` - Ultralytics：运行 `python -c "import ultralytics; print(ultralytics.__version__)"` - 其他常见依赖：numpy, opencv-python, matplotlib 等（引用[2]强调这些是常见问题点）。 如果输出显示版本正确（如 `torch.__version__` 返回类似 `1.13.0`），则依赖库完整。如果缺少库，使用 `pip install 库名` 安装[^1]。 #### 步骤 2: 运行 YOLOv11 测试脚本验证安装 YOLOv11 通常提供内置测试脚本（如 `detect.py` 或 `val.py`），用于快速验证安装。以下示例使用 Ultralytics 库的 API 运行一个简单推理测试（引用[3]提到 Ultralytics 是导出和运行模型的核心工具）。 - 创建一个简单的 Python 测试脚本（例如 `test_yolov11.py`）： ```python from ultralytics import YOLO def main(): # 加载预训练模型（YOLOv11 官方模型） model = YOLO('yolov11n.pt') # 下载模型 if not exists # 运行一个示例推理（使用内置图像或自定义图像） results = model.predict('https://ultralytics.com/images/bus.jpg', save=True) # 从网络加载测试图像 print("推理结果:", results) print("YOLOv11 安装成功！输出已保存到 runs/detect 目录。") if __name__ == '__main__': main() ``` - 运行脚本： ```bash python test_yolov11.py ``` - **验证输出**： - 成功标志：脚本输出推理结果（如检测到的对象类别和置信度），并在当前目录生成 `runs/detect` 文件夹保存结果图像。 - 失败处理：如果报错（如 `ModuleNotFoundError`），检查依赖库是否遗漏；如果模型下载失败，手动下载预训练模型并放置到正确路径（引用[1]提到预训练模型下载是安装关键）。 #### 步骤 3: 使用预训练模型进行端到端测试 如果步骤 2 成功，进一步验证模型完整功能。YOLOv11 支持多种任务（如检测、分割），运行一个官方示例命令确保所有组件工作正常（引用[3]演示了 ONNX 导出，但推理测试更直接）。 - 在终端运行 Ultralytics 命令行工具： ```bash yolo detect predict model=yolov11n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # 使用官方示例图像 ``` - **预期结果**： - 成功：终端显示检测日志（如 "Detecting objects..."），并输出类似 `Results saved to runs/detect/predict` 的消息。检查生成的图像是否包含边界框标注。 - 失败：如果命令未找到，确保 Ultralytics 库正确安装（`pip show ultralytics`）；如果报错涉及 GPU，检查 PyTorch 是否支持 CUDA（运行 `torch.cuda.is_available()`）。 #### 常见问题与解决 - **依赖冲突**：如果 `pip list` 显示版本不匹配（如 PyTorch 与 CUDA 版本冲突），使用 `conda install` 重新安装（引用[2]指出 Miniconda 能更好管理环境）[^2]。 - **模型下载失败**：手动从 Ultralytics GitHub 下载预训练模型（.pt 文件），并指定本地路径。 - **环境问题**：确保 Python 版本 ≥3.8，并使用虚拟环境避免全局依赖污染（引用[1]推荐 Anaconda 环境）[^1]。 如果所有步骤顺利完成，表明 YOLOv11 及其依赖库已正确安装。否则，请提供错误日志以便进一步诊断。
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