YOLOv11环境搭建
时间: 2025-03-08 15:13:21 浏览: 120
### 如何搭建 YOLOv11 环境
#### 使用Anaconda管理环境
为了简化依赖管理和隔离不同项目的需求,建议使用Anaconda来创建和管理Python虚拟环境。这有助于避免版本冲突并确保所有必要的库都能顺利安装[^1]。
```bash
# 创建一个新的Conda环境名为yolov11_env
conda create --name yolov11_env python=3.9
# 激活该环境
conda activate yolov11_env
```
#### 安装PyTorch及相关依赖项
YOLOv11通常基于PyTorch框架构建,因此需要先安装合适的PyTorch版本及其CUDA扩展(如果打算利用GPU加速的话)。具体命令如下所示:
```bash
# 对于CPU-only版本
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
# 或者对于支持特定CUDA版本的GPU版 (这里以CUDA 11.7为例)
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
#### 获取YOLOv11源码仓库
通过Git克隆官方GitHub上的YOLOv11存储库到本地计算机上,并进入对应的目录准备后续操作。
```bash
git clone https://github.com/example/yolov11.git
cd yolov11
```
请注意实际链接应替换为真实的YOLOv11开源地址[^2]。
#### 配置开发环境
完成上述步骤之后,在`requirements.txt`文件中列出了运行YOLOv11所需的所有第三方包列表;执行下面这条指令可以一次性安装这些必需品。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
最后按照文档说明调整配置参数、设置数据路径以及开始实验吧!
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