yolov12环境配置

YOLOv12 运行环境配置
目前官方尚未发布YOLOv12的具体版本以及详细的安装指南。然而，基于现有YOLO系列模型的安装经验[^1]，可以推测YOLOv12的环境配置流程将会遵循类似的模式。
Python与虚拟环境创建
为了保持项目的独立性和稳定性，推荐使用virtualenv或conda来创建一个新的Python虚拟环境。这一步骤能够有效隔离不同项目之间的依赖冲突。
# 使用 conda 创建并激活名为 yolov12 的新环境
conda create --name yolov12 python=3.9
conda activate yolov12
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PyTorch及其扩展包安装
考虑到YOLO算法对于GPU的支持需求较大，在安装PyTorch时应优先考虑带有CUDA支持的版本。具体命令如下：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
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此操作确保了后续训练过程中能充分利用NVIDIA GPU进行加速计算[^2]。
获取YOLOv12源码
假设未来YOLOv12正式上线GitHub仓库，则可以通过克隆远程仓库的方式获得最新的代码库：
git clone https://github.com/ultralytics/yolov12.git
cd yolov12
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如果采用其他方式分发软件包（例如通过Pypi），则可以直接利用pip工具完成安装工作：
pip install ultralytics-yolov12 # 假设这是未来的包名
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解决路径问题
在某些情况下，可能会遇到警告提示某些脚本所在的文件夹未加入系统的PATH变量中。此时可通过编辑用户的shell配置文件解决这个问题。以Linux系统为例：
echo 'export PATH=$PATH:~/.local/bin' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
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上述指令会自动将指定目录追加至当前用户的环境变量列表内，从而消除潜在错误提醒[^3]。
验证安装成功与否
最后，建议编写简单的测试程序验证整个框架能否正常运作。比如加载预训练权重并对单张图片实施推理预测等基本功能测试。