怎么在新电脑上搭建yolo11环境

要在新的Windows或Linux电脑上搭建YOLOv11（You Only Look Once）环境，首先需要安装必要的软件和库。以下是步骤概述：

1. **安装Python基础**:
- 下载并安装Python（建议版本3.x）。可以去Python官方网站下载最新稳定版。

2. **设置Python路径**:
- 在环境变量PATH中添加Python的安装目录，以便系统能够识别Python命令。

3. **安装依赖库**:
- 使用pip安装一些基本的库，如`torch`, `numpy`, `Pillow`, 和 `setuptools`等。运行以下命令：

     pip install torch torchvision numpy pillow setuptools

4. **选择深度学习框架**:
- YOLOv11通常基于PyTorch。如果你还没安装，可以这样安装：

     pip install torch torchvision

5. **克隆YOLOv11源码**:
- 从GitHub上克隆YOLOv11仓库：

     git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
     cd darknet

6. **构建YOLO模型**:
- 进入darknet文件夹，修改Makefile（如果存在），将CUDA和cuDNN支持设置为你电脑上已有的。然后运行`make yolo11`命令编译模型。注意，这一步需要安装CUDA和cuDNN，以及相应的开发工具。

7. **配置网络训练数据**:
- 创建一个包含训练图片和标签的数据集，并将其配置到darknet下的cfg文件（例如data.cfg）和labels.txt文件中。

8. **训练模型**:
- 运行`./darknet detector train data.cfg yolov11.cfg weights/yolov11.weights -map yolov11_train_map.csv`，开始训练过程。这里假设已经下载了预训练权重`yolov11.weights`。

9. **验证和测试**:
- 训练完成后，你可以使用`./darknet detector test data.cfg yolov11.cfg yolov11_final.weights`测试模型性能。