YOLO学习01-环境准备(YOLO源码下载、Conda环境配置、labelimg)
- 2026-10-11 23:57:28
YOLO学习01-环境准备(YOLO源码下载、Conda环境配置、labelimg)
点击下拉框，点击Tags，输入8.3.163这个版本： 
2、下载完后，双击进行安装： 
等待安装过程（好电脑安装过程会快一些）： 
完成后直接点NEXT： 
3、软件列表里面可以看到Anaconda Prompt，点击打开： 
输入notepad .condarc： 
将这一堆配置信息粘贴到.condarc文件中： 
然后保存即可。 输入type .condarc看一下是否保存好了： 
4、配置pip镜像网站 下拉到pypi这块： 
复制这一条命令： 
写入完成： 
anaconda场景命令： 
5、输入命令开始创建conda环境： 
如果报下面这个错的话，换官方源试一下： 切换到官方源命令： conda环境变量别忘了配，不然在cmd中运行不了conda命令（在安装的时候自动配好的话就不用再配，到这里面看一眼有没有就行）： 
都弄好后到pycharm的Terminal中查看创建的环境： 
运行命令切换到刚创建的yolo环境： 6、pytorch的安装可以参考该文章： 深度学习基础5-Pytorch与CUDA安装 7、剩余的包安装： pycharm打开下载的ultralytics-8.3.163项目，在Terminal中进入你的项目所在目录，然后运行该命令安装需要的全部包： 安装成功后显示： 
8、pycharm的项目中加载已经创建的conda环境，按下面顺序点击： 
找到已经存在的conda环境： 
进行加载，即可看到自己创建的conda环境： 
在Python Interpreter中查看安装好的包： 
9、在ultralytics-8.3.163项目中创建demo文件进行验证： 
三、图像标注软件labelimg安装 labelimg稳定支持到python3.11，所以需要先装一个python3.8的环境： 
弹出如下窗口： 
如有任何问题或建议，欢迎在评论区留言或后台私信~
一、YOLO源码下载
1、进入：https://github.com/，
搜索ultralytics，
点击第一个：
直接点击下载zip：
后面将zip解压到当前文件夹即可：
同时也能看到yolo对于pythonv版本以及pytorch的版本要求：
2、训练好的模型下载地址：
https://github.com/ultralytics/assets/releases
进入页面后下拉找到8.3.0的Assets：
点击下载所需要的模型即可，下载好的模型文件如下：
直接将这些模型文件放到项目ultralytics-8.3.163的根目录下即可。
二、anaconda环境配置
1、下载anaconda：
地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
进入页面，找到该地址：
跳转到该地址页面，点击之后自动进行下载：
(base) C:\Users\Maibenben>conda create -n yolo python=3.11Channels:- defaultsPlatform: win-64Collecting package metadata (repodata.json): | Retrying (Retry(total=2, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x0000026D0359A300>, 'Connection to mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn timed out. (connect timeout=9.15)')': /anaconda/pkgs/msys2/noarch/repodata.json.zstRetrying (Retry(total=2, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x0000026D0359B740>, 'Connection to mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn timed out. (connect timeout=9.15)')': /anaconda/pkgs/main/win-64/repodata.json.zst
conda create -n yolo python=3.11 -c defaults --override-channelsconda activate yolopip install -e .from ultralytics import YOLOmodel = YOLO('yolo11n.pt')model.predict(source = 'ultralytics/assets',save=True,show=False,)
运行demo.py文件之后，打印内容如下：会在主目录中生成runs文件夹，其中是两张目标检测后的图片：# 创建环境conda create -n labelimg python=3.8# 激活环境conda activate labelimg# 安装labelimgpip install labelimg
运行labelimg：labelimglabelimg直接查看标注数据命令：coco128.yaml数据集labelimg G:\yzh\study\code\ultralytics-8.3.163\datasets\coco128\images\train2017 G:\yzh\study\code\ultralytics-8.3.163\datasets\coco128\labels\train2017\classes.txt G:\yzh\study\code\ultralytics-8.3.163\datasets\coco128\labels\train2017感谢您的关注~🌹
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