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YOLO12 ​

  • windows + python + anaconda + pycharm + yolo12 + openvino

创建环境 ​

  • 第 1 步: 使用git将yolo12项目clone后使用Pycharm打开
git clone https://github.com/sunsmarterjie/yolov12.git
  • 第 2 步: 打开requirements.txt并注释掉以下3行
txt
# torch==2.2.2
# torchvision==0.17.2
# flash_attn-2.7.3+cu11torch2.2cxx11abiFALSE-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
  • 第 3 步: 在Pycharm中打开终端并键入以下内容创建相应的conda环境
bash
conda create -n yolo12 python=3.11

例如 我这里想将环境取名为yolo12

  • 第 4 步: 紧接着依次键入以下命令行激活并安装相应包
bash
conda activate yolo12

下载 Pytorch ​

  • 第 1 步: 去Pytorch官网下载相应的Pytorch 并按照下图选择

alt text 复制图中的命令行将torchaudio删掉那么就变成了这个样子

bash
pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
  • 第 2 步: 打开Pycharm终端键入该命令行即可。
  • 第 3 步: 如果遇到下载过慢可以中断，手动点击链接下载并使用pip install 包本地路径手动安装

下载flash-attention ​

  • 第 1 步: 打开yolo12的git仓库 下滑找到Installation 查看需要的flash-attention版本

alt text

截止2025.4.5日 本文下载的flash_attn-2.7.4+cu124torch2.6.0cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl

  • 第 3 步: 在Pytorch终端中键入如下指令安装flash-attention
bash
pip install 下载的flash-attention的本地位置

安装剩余环境 ​

  • 第 1 步: 在Pycharm的终端中依次输入如下命令行
bash
pip install -r requirements.txt
bash
pip install -e .

验证安装 ​

  • 第 1 步: 在yolo12的git仓库下载测试模型例如YOLO12n

alt text 将下载好的.pt模型文件拷贝到项目目录下

  • 第 2 步: 在Pycharm中键入以下命令行 或者 在运行python代码
bash
yolo predict model=yolov12n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
py
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov12n.pt')
model.predict('bus.jpg')