环境: Conda + Python 3.11 + CPU 版 PyTorch
一、创建 Conda 虚拟环境
打开 Anaconda Prompt（或 PowerShell），依次执行：
# 1. 创建虚拟环境 (环境名: ultralytics, Python 3.11)

conda create -n ultralytics python=3.11 -y

# 2. 激活环境

conda activate ultralytics

# 3. 安装 CPU 版 PyTorch

pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 4. 进入项目目录，以开发模式安装 ultralytics（修改代码实时生效）

cd D:\workspace\ultralytics
pip install -e .

二、验证环境

python env_vertify.py

import torch
import ultralytics

print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}")
print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}")
print(f"GPU数量: {torch.cuda.device_count()}")
if torch.cuda.is_available():
    print(f"当前GPU: {torch.cuda.current_device()}")
    print(f"GPU名称: {torch.cuda.get_device_name()}")
print(f"Ultralytics版本: {ultralytics.__version__}")

# 验证YOLOv11
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolo11n.pt')
print("YOLOv11环境配置成功！")

成功的话会显示 PyTorch 版本、Ultralytics 版本，并成功加载 YOLO 模型。

三、PyCharm 配置 Python 解释器（项目已有 .idea/）
1. 用 PyCharm 打开 D:\workspace\ultralytics
2. File → Settings → Project: ultralytics → Python Interpreter
3. 点击右上角齿轮 ⚙ → Add Interpreter → 选择 Conda Environment
4. 选择 Existing environment，在 interpreter 路径中选择：
- C:\Users\...\anaconda3\envs\ultralytics\python.exe （如果是 Miniconda 则路径为 C:\Users\...\miniconda3\envs\ultralytics\python.exe）
5. 点击 OK，等待 PyCharm 索引完成即可

报错：Lateinit property envs_dirs has not been initialized

方法：改用 System Interpreter 方式添加
1. PyCharm → File → Settings → Project: ultralytics → Python Interpreter
2. 点击 ⚙ → Add Interpreter → 选择 Add Local Interpreter（不要选 Conda Environment）
3. 在左侧选 System Interpreter（或 Virtualenv Environment → Existing）
4. Interpreter 路径直接浏览到：
C:\Users\Aspiring106\.conda\envs\ultralytics\python.exe
5. 点击 OK

【这样 PyCharm 会把 conda 环境当作普通 Python 来用，功能完全一样（包管理、运行、调试都正常）。唯一的区别是 PyCharm 不会自动识别它是 conda 环境，但这对开发没有影响。】