第一步：安装Anaconda3-2024.06-1-Windows-x86_64.exe

下载地址：https://repo.anaconda.com/archive/

第二步：创建环境

 打开Anaconda Prompt 输入

conda info -e

打印： 

 已经安装了一些环境，然后我们创建新的环境：

conda create -n yolo python=3.8

输出： 

输入y，执行安装，安装完成后如图：

第三步：激活环境：

 conda activate yolo

第四步：安装pytorch

在cmd 输入 nvidia-smi 查看cuda版本

如果提示无法查看，则需要跟显卡版本查找对应的驱动，然后安装驱动。

然后可以看出cuda版本是 12.4

执行安装pytorch指令。

打开pytorch官网：https://pytorch.org/index.html

拷贝指令：然后执行安装：

 

第五步：安装 ultralytics

pip install ultralytics

 

第六步：安装依赖

conda install matplotlib

第七步：下载代码 

代码下载地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics

第八步：在代码当前文件夹打开pycharm 

在该文件夹创建一个train.py 

from ultralytics import YOLO


if __name__ == '__main__':
    # Load a model
    model = YOLO("yolov8n.yaml")  # build a new model from scratch
    model = YOLO("yolov8n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)
    model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')  # build from YAML and transfer weights

    # Use the model
    model.train(data='coco128.yaml',
                epochs=200, batch = 8, workers = 2,
                save = True,imgsz = 1024,
                save_period = 5, val = True)  # train the model

第九步：配置解析器 

可以通过

conda info -e

指令查看yolo环境目录

第十步：打开train.py执行运行

训练完成后如图：

查看结果：