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yolov11环境配置win1

时间: 2025-01-05 14:33:07 浏览: 7

### YOLOv11 Windows环境配置指南 #### 创建Conda虚拟环境为了确保YOLOv11能够在Windows环境中顺利运行，建议先通过Anaconda创建专门的Python虚拟环境。这一步骤能够有效隔离不同项目的依赖关系，防止版本冲突。 ```bash conda create -n yolov11 python=3.9 conda activate yolov11 ``` #### 安装PyTorch及相关库考虑到YOLO系列模型通常基于深度学习框架开发，在此推荐安装最新稳定版的PyTorch及其CUDA扩展支持（如果硬件条件允许）。对于不具备NVIDIA GPU加速功能的设备，则可以选择仅安装CPU版本[^2]。 ```bash # 对于具备兼容显卡的情况 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch # 或者针对纯CPU计算场景 pip install torch torchvision torchaudio cpuonly ``` #### 获取并设置YOLOv11源码仓库访问官方GitHub页面下载或克隆最新的YOLOv11项目文件至本地磁盘位置。注意保持网络连接畅通以便顺利完成git clone命令执行过程[^1]。 ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov11.git cd yolov11 ``` #### 配置训练与推理所需资源依据个人需求调整`data`, `models`目录下的配置文档；同时确认已正确指定了预训练权重路径以及自定义数据集说明文件的位置。此外还需保证所有外部依赖项均已妥善处理完毕[^3]。 #### 测试安装效果最后可以通过简单的预测实例来检验整个流程是否成功： ```python from utils.general import non_max_suppression import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov11', 'custom', path='path/to/best.pt') img = "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg" results = model(img).show() ```

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