笔记yolo的配置和使用

一、安装miniconda

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_4.9.2-Windows-x86_64.exe

注意安装时选择D盘；两个选项都要勾选

安装完后cmd输入conda -V检查版本号

二、安装pycharm

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https://download.jetbrains.com/python/pycharm-community-2024.3.exe?_gl=1*qlhwsa*_gcl_au*ODAzMDk1OTQ2LjE3NTIwNzI5MzA.*FPAU*ODAzMDk1OTQ2LjE3NTIwNzI5MzA.*_ga*MTg5MjQ4MjQ0NS4xNzUyMDcyOTMy*_ga_9J976DJZ68*czE3NTIwNzI5MzAkbzEkZzAkdDE3NTIwNzI5MzgkajUyJGwwJGgw

三、配置环境

（1）配置虚拟环境：

1
打开cmd
2
conda create -n yolo python==3.10.0
3
名字可以更改

（2）激活：conda activate yolo

1
（3）安装pytorch(依照CUDA版本)

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cmd输入nvidia-smi查看
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https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
3
conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

（4）检查GUP是否可用

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import torch
2
flag = torch.cuda.is_available()
3
print(f"GPU是否可用：{flag}")
4
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
5
print(device)
6
print(torch.cuda.get_device_name(0))

（4）下载Ultralytics

四、运行

（1）准备好数据文件

（2）创建一个data.yaml文件

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train:C:/Users/WILL/Desktop/eggs_dataset/images/train
2
val: C:/Users/WILL/Desktop/eggs_dataset/images/val
3

4
nc: 2
5
names:
6
  0: egg
7
  1: edge

（3）Anaconda PowerShell Prompt中运行

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conda activate yolov11
2
yolo train model=yolov11m.pt data="C:/Users/WILL/Desktop/eggs_dataset/data.yaml" epochs=200 imgsz=960 batch=4 device=0 name=eggs_v2
3

4
epochs训练次数
5
imgsz图片大小
6
batch单次训练图片量
7
device=0用GPU训练
8
name创建文件夹名称