linux的yolo11环境配置
时间: 2025-04-17 22:41:40 浏览: 55
### 配置YOLOv11环境于Linux系统的指南
#### 创建虚拟环境并激活
为了防止软件包冲突以及保持工作环境整洁,在开始之前建议先创建一个新的Python虚拟环境。这可以通过`conda`来实现:
```bash
conda create --name yolov11 python=3.9
conda activate yolov11
```
此操作会建立名为`yolov11`的新环境,并将其激活以便后续安装所需的依赖项[^2]。
#### 安装必要的库和支持工具
针对GPU加速的支持,需预先确认已正确设置了CUDA和cuDNN版本。由于具体版本号可能随时间变化而有所不同,请访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)查询最新兼容性列表。完成上述设置之后,可以继续通过pip命令安装PyTorch和其他必需组件:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
这里假设使用的是CUDA 11.7作为例子;如果读者使用的硬件支持其他版本,则应相应调整URL中的版本号部分。
#### 获取YOLOv11源码仓库
接下来克隆官方GitHub上的YOLOv11项目到本地机器上:
```bash
git clone https://github.com/example/yolov11.git
cd yolov11
```
请注意实际地址应当替换为真实的YOLOv11存储库链接。以上指令将会下载最新的代码副本至当前目录下[^3]。
#### 执行预训练模型测试
最后一步是对刚构建好的检测框架执行简单的验证运行,确保一切正常运作。通常情况下,开发者会在README文件里提供详细的说明文档指导用户如何加载预训练权重并对图片实施推理处理。一般形式如下所示:
```python
from models.experimental import attempt_load
import torch
weights = 'path/to/pretrained_weights.pt'
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load(weights, map_location=device)
# 进行预测...
```
这段脚本展示了怎样加载自定义路径下的参数文件,并指定计算设备(CPU/GPU),从而能够顺利调用模型进行图像识别任务。
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