Yolo11 mac 环境搭建

### 配置YOLOv11运行环境 在 macOS 上配置 YOLOv11 的运行环境涉及多个步骤，主要包括 Anaconda 虚拟环境的创建、必要的 Python 库安装以及模型依赖项的设置。以下是详细的说明： #### 创建虚拟环境 为了隔离不同项目的依赖关系并确保兼容性，建议使用 Anaconda 来管理虚拟环境。 ```bash # 使用 conda 命令创建名为 yolo11 的新环境，并指定 Python 版本 conda create -n yolo11 python=3.9 ``` 激活刚刚创建的 `yolo11` 环境： ```bash conda activate yolo11 ``` 此操作完成后即可进入专门用于 YOLOv11 开发的独立环境中[^1]。 #### 安装必要库 在虚拟环境中安装所需的 Python 库对于支持深度学习框架至关重要。通常情况下，YOLO 模型会基于 PyTorch 构建，因此需要先安装 PyTorch 及其相关组件。 通过以下命令来完成这些基础包的引入工作： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 如果设备具备 GPU 支持，则可以替换上述 URL 中的 `/cpu` 为适合特定硬件架构的部分以启用加速计算功能[^2]。 接着还需要额外加载一些辅助工具类库以便于后续处理图像数据集等工作流程顺利开展： ```bash pip install numpy opencv-python matplotlib scikit-image albumentations pyyaml tqdm ``` #### 下载预训练权重与源码 访问官方仓库克隆项目代码至本地目录下： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git yolov11-repo cd yolov11-repo/ ``` 随后按照文档指引下载对应版本号下的预训练权重文件放置到相应路径位置方便调用。 #### 数据集准备 构建自定义数据集时需遵循一定结构规范并将类别标签转换成 COCO 或者 Pascal VOC 格式的标注形式。同时编写 YAML 文件描述各类别名称及其映射关系便于程序解析读取。 --- ### 示例脚本展示 这里提供一段简单的测试代码验证整个环境搭建是否成功: ```python import torch from models.experimental import attempt_load device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model_path = './weights/best.pt' try: model = attempt_load(model_path, device=device) print(f"Model loaded successfully on {device}.") except Exception as e: print(f"Failed to load model: {e}") ``` ---