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YOLO学习01-环境准备(YOLO源码下载、Conda环境配置、labelimg安装)

发布时间：2026-10-11 16:24:44 最近访问：2026-10-11 16:24:44

一、YOLO源码下载

1、进入：https://github.com/，

搜索ultralytics，

点击第一个：

点击下拉框，点击Tags，输入8.3.163这个版本：

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：

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：

(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

切换到官方源命令：

conda create -n yolo python=3.11 -c defaults --override-channels

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：

conda activate yolo

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：

pip install -e .

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：

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：

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：

# 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：

labelimg

弹出如下窗口：

labelimg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

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