yolov11 环境配置

安装 anaconda3 和 python 到 D 盘

打开 Anaconda Prompt ，(base) 环境下查看 python 版本。

python --version

新建并激活虚拟环境 yolov11

conda create -n yolov11 python=3.12.7
conda activate yolov11

打开 PyTorch 官网 PyTorch ，点击 Get started，设置参数，复制命令到虚拟环境 yolov11 安装 torch torchvision torchaudio 。

在虚拟环境 yolov11 执行如下命令安装 ultralytics

pip install ultralytics
或者指定版本
pip install ultralytics==8.3.87

打开 GitHub - ultralytics/ultralytics at v8.3.87 ，选择 8.3.87 版本，点击绿色按钮 Code ，Download ZIP 并解压到 D 盘的 PyCharm_Python_Projects 目录。

右键，显示更多选项，Open Folder as PyCharm Project 。

设置，Python 解释器，添加解释器，添加本地解释器，设置并应用后检查路径是否如图。

验证环境是否正确配置。准备一个预训练模型（ 比如 yolo11n.pt ）和一张 cat.jpg（ 可放到项目目录下 ）。新建一个 Python 文件 yolov11_predict.py，填入以下内容并运行该文件。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolo11n.pt') # 没有会自动下载
source = 'cat.jpg'
model.predict(source, save=True)

cat.jpg

runs/detect/predict 下生成同名结果图