本文基于Anaconda和Pycharm已经安装

目录

一、下载Yolo11的源代码

二、部署环境

1.打开Anaconda软件

2.创建环境

3.运行环境

4.安装必要的包

注意：如果你下载包很慢

4.1安装Torch

4.1.1【GPU版本】

4.1.2【CPU版本】

4.2安装其他依赖包

三、运行项目

1.打开项目

2.更换解释器

3.验证运行

四、训练以及数据集（附加）

1.训练代码

2.WiderPerson数据集

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一、下载Yolo11的源代码

 1.云盘链接 (无需加速  yolov11的版本为8.3.11  24年10月上传)

包括yolov11n.pt的文件一并下载

云盘链接  yolo11的123云盘链接

2.GitHub官方链接（需要加速）

GitHub - ultralytics/ultralytics: Ultralytics YOLO11 🚀

没有加速方法的话可以下载下面这个加速器，加速Github（steam也能加速哟）

瓦特工具箱(Steam++官网) - Watt Toolkit (steampp.net)

点击官网的那个【绿色Code按钮】再点击【Download ZIP】进行下载

下载得到一个压缩包，把它解压到你的电脑上的文件夹里就行了

官网往下滑点击YOLO11n下载

3.把yolo11n.pt文件放到yolo项目的根目录里

二、部署环境

1.打开Anaconda软件

点击左侧的【Environments】

2.创建环境

点击软件下方的【Create】

Name是环境的名称，用英文，比如yolo

Location是环境保存的路径

Packages这里选Python，版本选择3.10的

点击【Create】然后等待下载完成就行了

3.运行环境

直接点yolo旁边的【绿按钮】，再点击弹出来的【Open Terminal】就会打开环境终端了，接下来的操作都在这个黑框框里进行

终端如下

4.安装必要的包

注意：如果你下载包很慢

如果下载失败或者非常慢，正常pytorch的包预计一分钟内下完，如果确定你的本地网络没问题的话，就看下一步配置清华大学镜像源

 以下两个命令选其一在终端进行

如果只是临时下载一个包，可以执行：（一次性使用）

<code>pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名

如果不想每次都添加的话，可以永久修改，这样不用每次都加辣莫长的网址了

pip install pip -U

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4.1安装Torch

点击打开官网：PyTorch

4.1.1【GPU版本】

（重要：你的电脑装载了英伟达的显卡，比如RTX3060）

打开官网网址，往下滑，找到如图位置，可以按我图中的选

版本就选最新版就可以，比如Stable（2.5.0）的

（想使用老版本的可以点击左下角的【Previous versions of PyTorch】）

最后复制【Run this Command】的代码到你的环境终端（就那个黑框框）回车运行就开始下载安装了

安装结束后

验证GPU版本的PyTorch是否成功安装

（顺手创建个py文件复制下面代码运行一下就行）

运行这个之前你要先把整个环境配置好，马上了  OvO

<code>import torch # 如果pytorch安装成功即可导入

print(torch.__version__) # 查看pytorch版本

print(torch.cuda.is_available()) # 查看CUDA是否可用

print(torch.cuda.device_count()) # 查看可用的CUDA数量

print(torch.version.cuda) # 查看CUDA的版本号

如果输出true就可以了

4.1.2【CPU版本】

（重要：如果你的电脑没有独立显卡选这个版本，CPU跑代码会很慢）

打开官网网址，往下滑，找到如图位置，可以按我图中的选

版本就选最新版就可以，比如Stable（2.5.0）的

（想使用老版本的可以点击左下角的【Previous versions of PyTorch】）

最后复制【Run this Command】的代码到你的环境终端（就那个黑框框）回车运行就开始下载安装了

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（下载ing...）

4.2安装其他依赖包

在终端上输入cd命令 转到你的yolo11项目的文件路径

如果不在C盘就先转到其他盘如D盘就是D:  E盘就是 E: 然后回车

<code>D:

再输入 cd 你的yolo项目路径（我这里用我的C盘目录举个栗子）

cd C:\Users\11131\Desktop\DeepLearn\yolov11

在这个yolo的项目路径新建一个文本文档，如requirements.txt

把下面的代码复制进去保存关闭文本

<code># Base ------------------------------------------------------------------------code>

gitpython>=3.1.30

matplotlib>=3.3

numpy>=1.23.5

opencv-python>=4.1.1

pillow>=10.3.0

psutil # system resources

PyYAML>=5.3.1

requests>=2.32.2

scipy>=1.4.1

thop>=0.1.1 # FLOPs computation

torch>=1.8.0 # see https://pytorch.org/get-started/locally (recommended)

torchvision>=0.9.0

tqdm>=4.66.3

ultralytics>=8.2.34 # https://ultralytics.com

# protobuf<=3.20.1 # https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/8012

# Logging ---------------------------------------------------------------------

# tensorboard>=2.4.1

# clearml>=1.2.0

# comet

# Plotting --------------------------------------------------------------------

pandas>=1.1.4

seaborn>=0.11.0

# Export ----------------------------------------------------------------------

# coremltools>=6.0 # CoreML export

# onnx>=1.10.0 # ONNX export

# onnx-simplifier>=0.4.1 # ONNX simplifier

# nvidia-pyindex # TensorRT export

# nvidia-tensorrt # TensorRT export

# scikit-learn<=1.1.2 # CoreML quantization

# tensorflow>=2.4.0,<=2.13.1 # TF exports (-cpu, -aarch64, -macos)

# tensorflowjs>=3.9.0 # TF.js export

# openvino-dev>=2023.0 # OpenVINO export

# Deploy ----------------------------------------------------------------------

setuptools>=70.0.0 # Snyk vulnerability fix

# tritonclient[all]~=2.24.0

# Extras ----------------------------------------------------------------------

# ipython # interactive notebook

# mss # screenshots

# albumentations>=1.0.3

# pycocotools>=2.0.6 # COCO mAP

在终端中运行

pip install -r requirements.txt

三、运行项目

1.打开项目

右键你的yolo根目录文件夹，点击Open Folder as Pycharm...

通过Pycharm打开整个项目

2.更换解释器

先点击右下角【无解释器】，然后添加新的本地解释器

没有Conda可执行文件的话就点浏览，寻找Anaconda软件目录下的condabin文件夹里的conda.bat然后点击【加载环境】

选择我们刚才创建的yolo环境就行了

3.验证运行

在yolo根目录新建val.py文件,并复制以下代码进行运行

<code>from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':

# 加载模型

model = YOLO(model=r'yolo11n.pt')

# 进行推理

model.predict(source=r'ultralytics/assets/bus.jpg', # source是要推理的图片路径这里使用yolo自带的图片

save=True, # 是否在推理结束后保存结果

show=True, # 是否在推理结束后显示结果

project='runs/detect', # 结果的保存路径code>

)

运行成功的话结果如下：

至此环境配置完成

<code>from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':

model = YOLO(r'ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml')

model.train(data=r'训练数据集的配置yaml文件路径WiderPerson_yolo_mini.yaml',

imgsz=640, # 训练图片大小，默认640

epochs=10, # 训练轮次，默认100

batch=16, # 训练批次，默认16

project='runs', # 项目文件夹的名，默认为runscode>

name='exp', # 用于保存训练文件夹名，默认exp，依次累加code>

device='cpu', # 要运行的设备 device =0 是GPU显卡训练，device = cpucode>

)

2.WiderPerson数据集