前言
目前正在学习pytorch环境下学习yolo11中的语义分割部分，第一步就是要开始配置所需要的环境，在这边分享一下过程。
首先说明一下我的电脑配置：显卡是A5000，Windows10，需要装的是pytorch2.4.1 、cuda11.8和配套的cudnn、Python3.10.14其他按照yolo11中的需求安装。
第一步
根据显卡的需求选择要下载的cuda版本，注意：你要安装的版本号必须小于你查到的版本号！！！ 如下图所示：
我需要安装的是cuda11.8 如果跟我的一样那么请移步到后面百度网盘自取！
具体的安装步骤查阅这位大佬的的博客：https://blog.csdn.net/weixin_45131680/article/details/136314813?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultbaidujs_baidulandingword~default-13-136314813-blog-127905428.235v43pc_blog_bottom_relevance_base7&spm=1001.2101.3001.4242.8&utm_relevant_index=16
第二步
安装Anaconda3，这边还是推荐使用这个的，可以很好的管理python版本，就是能够在不影响主体的python版本的前提下能够独立的配置适合项目用的虚拟python版本，不用之后可以随时删掉！安装包放到最后的百度网盘。或者直接在这边下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
下载完成之后安装，具体步骤查阅这个博客：https://blog.csdn.net/qq_43674360/article/details/123396415
第三步
这边默认你已经完成了Anaconda3的安装以及环境的配置，接下来需要做的就是配置虚拟环境。
1）进入之后，输入命令：conda create -n pytorch python=3.10.14 python的版本需要和你等下需要安装的pytorch匹配，不然的话你安装不上pytorch会报错。torch1.7以下可以用python3.7/3.6 ，以上的话可以跟我的一样选择高一点的版本。
2）安装结束之后，输入命令conda activate pytorch 进入到刚刚所设置好的虚拟环境。
这个时候我们就要配置自己需要的pytorch环境了。参考官网：https://pytorch.org/get-started/locally/
但是这边建议不要安装最新的，往前面几个版本更稳定一些，所以这个时候你可以访问这个网站：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
搜索选择自己需要的版本安装。
3）我这边安装的是：
pip install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
注意：推荐使用pip安装方式，不用conda的安装方式。主要原因是：conda会根据pytorch版本自己给你升级匹配一些所需的版本号，而pip就是安装你指定的版本来安装，我就这边吃过亏所以值得提醒一下各位。
等待安装完成即可。
第四步
完成这个配置之后则开始安装yolo11,参考GitHub上的步骤：https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/
输入命令 pip install ultralytics 即可完成安装yolo11项目环境配置。
按照如下的教程来测试yolo11的性能，具体可以查看上面的连接。
最后
完成了所有的安装，那么就可以慢慢的炼丹了！收工~~
以下是所需要的安装包文件自取：
链接：https://pan.baidu.com/s/1ql0D_768yhceZI_b2LvMXw?pwd=pqm6
提取码：pqm6