本地安装yolo算法环境的步骤

下载pytorch到本地的命令

pip download torch==2.2.0 torchvision==0.17.0 torchaudio==2.2.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 -d C:\Users\Administrator\Desktop\pytorch2.2.0-py3.8-gpu11.8 --python-version 38 --platform win_amd64  --only-binary=:all:

注意选择好下载路径【-d后面的参数为路径】

注意选择好python版本【--python-version 38】这个38代表python3.8

注意选择好需要安装的平台【--platform win_amd64】代表下载windows64位版本的

1、本地安装gpu版本的torch
在pycharm终端，通过cd 命令，切换到本地torch的安装包所在的文件夹
然后进行本地安装，使用：
pip install torch文件名字.whl 

批量安装使用：
for %i in (*.whl) do pip install "%i"

for %i in (*.whl) do pip install "%i"

或

在PS窗口时运行：
Get-ChildItem *.whl | ForEach-Object { pip install $_.FullName }

Get-ChildItem *.whl | ForEach-Object { pip install $_.FullName }

2、安装ultralytics
为避免ultralytics自动安装cpu版本的torch，覆盖第一步安装的gpu版本的torch
使用：
pip install ultralytics --no-deps

或
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ultralytics --no-deps

或
pip install ultralytics==8.2.45 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --no-deps

pip install ultralytics==8.2.45 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --no-deps

3、由于第2步单独安装了ultralytics还有很多包没有安装，因此接着安装

yolo-requirements.txt  如下

opencv-python
matplotlib>=3.3.0
pandas>=1.1.4
pillow>=7.1.2
psutil
py-cpuinfo
pyyaml>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
seaborn>=0.11.0
tqdm>=4.64.0
einops
numpy==1.24.4

pip install -r yolo-requirements.txt

或

pip install -r yolo-requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install -r yolo-requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

或

直接指定yolo-requirements.txt的绝对路径：
pip install -r E:\yolo-requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

可能还需安装其余的库

No module named 'einops'

pip install dill -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install numpy==1.24.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install numpy==1.24.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple