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Windows 使用Anaconda 搭建 YOLO环境 教程
安装Anaconda
为了良好的管理我们的各类环境，首先我们先在c以外的盘创建一个env的文件夹，接下来所有的环境都会安装于此，例如我现在创建在 D:\env 。
进入官网下载conda安装包
一路next，直到这边修改安装路径到env
如果你的电脑没有任何Python环境，可以全部勾选
接下来一路next直到Finish，然后准备添加环境变量，搜索 环境变量 并打开
根据自己的路径添加以下四条变量
D:\env\anaconda3D:\env\anaconda3\Library\usr\binD:\env\anaconda3\Library\binD:\env\anaconda3\Scripts
打开cmd输入conda -V，若有回显则安装成功
接下来要修改环境/包的安装路径以及换源
首先进入C盘找到 用户 文件夹，进入自己电脑用户名的文件夹，找到.condarc文件用记事本打开
添加实际的路径用于指定安装环境/包的路径，防止过度占用C盘
添加以下内容进行换源，防止网络问题导致环境拉不下来
channels: - defaultsdefault_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/envs_dirs: - D:\env\anaconda3\envspkgs_dirs: - D:\env\anaconda3\pkgs然后在cmd输入conda init完成初始化，conda至此便安装完成
安装CUDA环境
首先先在NVIDIA APP更新最新版的显卡驱动，安装完成后记得重启电脑
cmd输入nvidia-smi，确保CUDA Version>12.9
接下来进入官网下载最新版CUDA Toolkit安装包，注意版本与上面的CUDA Version一致
选择自定义
更改安装位置
安装完成后cmd输入nvcc -V，有回显则安装成功
构建YOLO虚拟环境
键入以下命令创建名为yolo的conda环境
conda create --name yolo python=3.11输入y并回车
输入以下命令激活虚拟环境（注意路径前面的括号则代表激活成功）
conda activate yolo
进入PyTorch官网安装GPU版本的PyTorch包，确保选项无误复制安装命令到cmd
经过漫长的等待，安装成功
输入以下命令检验CUDA是否可用
python -c "import torch; print(f'CUDA 是否可用: {torch.cuda.is_available()}')"
安装YOLO包
pip install ultralytics
简单使用YOLO
累了，歇会，见下一篇文章吧
Windows 使用Anaconda 搭建 YOLO环境 教程
https://nvcc-v.com/2025/08/08/yolo-conda-windows/ KEEP EXPLORING