PyCharm中搭建PyTorch和YOLOv10开发环境 - 实践

经典项目参考：https://blog.csdn.net/qq_42589613/article/details/130941899

环境准备（安装Anaconda和PyCharm）、

创建虚拟环境、

安装PyTorch（区分GPU和CPU版本）、

获取YOLOv10源码、

安装项目依赖、

配置PyCharm解释器、

验证环境是否正常工作

一、环境准备（系统级配置）​​

1. ​​安装 Anaconda​​

   • 用于管理 Python 虚拟环境和依赖库，下载地址：Anaconda 官网Download Anaconda Distribution | Anaconda 不需要登录，可以跳过注册

2.配置 CUDA 和 cuDNN（GPU用户必做）​​

• 检查显卡驱动兼容性：命令行输入 nvidia-smi，确认 CUDA 版本 

官网下载：CUDA

二、创建虚拟环境​

步骤 1: 克隆项目仓库
首先，使用 Git 克隆 YOLOv10 项目仓库到您的本地机器：

git clone https://github.com/THU-MIG/yolov10.git
cd yolov10

步骤 2: 创建虚拟环境
建议使用 Conda 创建一个虚拟环境，以避免依赖冲突：

# 打开 Anaconda Prompt
conda create -n yolov10 python=3.9  # 创建 Python 3.9 环境
conda activate yolov10              # 激活环境

步骤 3: 安装依赖项
在激活的虚拟环境中，安装项目所需的依赖项：

pip install -r requirements.txt
bash

步骤 4: 验证安装
安装完成后，您可以通过运行以下命令来验证安装是否成功：

python app.py

​

注：Python 3.9 是 YOLOv10 的推荐版本

​​三、安装 PyTorch（GPU/CPU 版本）​​

• ​​GPU 版本​​（需匹配 CUDA 版本）：

  # CUDA 11.8 示例
  pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
  如果安装失败，可以安装其它版本：
  pip install torch==2.7.1+cu118 torchvision==0.18.1+cu118 torchaudio==2.7.1+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

• ​​CPU 版本​​：

  pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1

验证安装：在 Python 终端运行：

import torch print(torch.__version__, torch.cuda.is_available()) # 输出 True 表示 GPU 可用

​四、安装 YOLOv10 及依赖​​

1. ​​克隆源码​​：

   git clone https://github.com/THU-MIG/yolov10.git
   git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/yo/yolov10
   cd yolov10

   若安装失败，尝试：

pip uninstall -y -r requirements.txt  # 卸载冲突包
pip install --upgrade --no-deps -r requirements.txt  # 跳过依赖检查

五、PyCharm 环境配置​​

1. ​​打开项目​​：

   PyCharm → Open→ 选择 yolov10项目目录。

2. ​​配置解释器​​：

   • File→ Settings→ Project: yolov10→ Python Interpreter

   • 点击 ⚙️ → Add Interpreter→ Conda Environment→ 选择 Existing environment

   • 路径指向：Anaconda3/envs/yolov10/python.exe（Windows）或 ~/anaconda3/envs/yolov10/bin/python（Linux/macOS）。

3. ​​验证路径​​：

   在 PyCharm 终端运行 conda info --envs，确认激活 yolov10环境。

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​​六、验证环境​