pycharm配置yolov11环境

### 配置 PyCharm 支持 YOLOv11 开发环境

#### 创建 Anaconda 虚拟环境并安装依赖项
为了确保开发环境稳定，推荐使用 Anaconda 来管理 Python 环境。创建一个新的虚拟环境，并激活该环境。

conda create -n yolov11_env python=3.9
conda activate yolov11_env

接着，在此环境中安装必要的库和工具：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install ultralytics==8.0.20  # 假设YOLOv11对应的是这个版本号，请根据实际情况调整

#### 导入项目到 PyCharm 并配置解释器
启动 PyCharm 后，通过 `File -> Open` 或者直接拖拽的方式导入本地克隆下来的 YOLOv11 仓库文件夹。完成加载后，需确认 IDE 使用正确的 Python 解释器。

进入 `Settings/Preferences | Project: yolov11_project_name | Python Interpreter` 页面，点击齿轮图标选择 "Add..." ，然后挑选之前建立好的 Conda Environment (`yolov11_env`)作为当前项目的默认解释器[^2]。

#### 安装额外的包和支持 CUDA 加速 (如果适用)
对于 GPU 训练的支持，需要保证已正确安装 NVIDIA 的驱动程序以及对应的 CUDA Toolkit 版本。可以通过如下命令来验证 PyTorch 是否能够访问到可用的 GPU 设备:

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果有多个显卡设备，则可以进一步测试特定编号的 GPU 可用性:

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = Model().to(device)

#### 运行预测脚本前的准备事项
在尝试执行任何训练或推理操作之前，务必先检查所有前置条件都已被妥善处理完毕。这包括但不限于数据集路径设定、模型权重初始化等具体细节[^1]。