目标检测YOLO26教程：YOLO26(Ultralytics)环境配置，适合零基础纯小白，超详细快速上手

[1. 前言](#1. 前言)

[2. 查看电脑状况](#2. 查看电脑状况)

[3. 安装所需软件](#3. 安装所需软件)

[3.1 Anaconda3安装](#3.1 Anaconda3安装)

[3.2 Pycharm安装](#3.2 Pycharm安装)

[4. 安装环境](#4. 安装环境)

[4.1 安装cuda及cudnn](#4.1 安装cuda及cudnn)

[4.1.1 下载及安装cuda](#4.1.1 下载及安装cuda)

[4.1.2 cudnn安装](#4.1.2 cudnn安装)

[4.2 创建虚拟环境](#4.2 创建虚拟环境)

[4.3 安装GPU版本](#4.3 安装GPU版本)

[4.3.1 安装pytorch（GPU版）](#4.3.1 安装pytorch（GPU版）)

[4.3.2 安装ultralytics库](#4.3.2 安装ultralytics库)

[4.4 安装CPU版本](#4.4 安装CPU版本)

[4.4.1 安装pytorch（CPU版）](#4.4.1 安装pytorch（CPU版）)

[4.4.2 安装ultralytics库](#4.4.2 安装ultralytics库)

[5. 源码及使用环境](#5. 源码及使用环境)

[5.1 下载YOLO26源码](#5.1 下载YOLO26源码)

[5.2 pycharm导入环境](#5.2 pycharm导入环境)

[6. 验证环境](#6. 验证环境)

1. 前言

YOLO26 是 Ultralytics 公司于 2026 年 1 月 14 日推出的 YOLO 系列实时目标检测器的最新版本，被定位为 "更好、更快、更小" 的视觉 AI。与此前的 Ultralytics YOLO 系列一样，YOLO26 依然采用统一的模型家族设计，能够支持多种计算机视觉任务。模型提供五种尺寸选择：Nano（n）、Small（s）、Medium（m）、Large（l）和 Extra Large（x），团队可以根据部署环境，在速度、精度和模型体量之间进行灵活取舍。

在性能层面,YOLO26 进一步提升了性能上限。与 YOLO11 相比，YOLO26 的 Nano 版本在 CPU 推理场景下最高可实现 43% 的性能提升，成为目前边缘端和基于 CPU 部署场景中速度与精度兼顾的领先目标检测模型之一。

如果已经会配置YOLO11的环境，本文不需要重复配置，下载最新的YOLOv26训练文件即可。

点击下载训练源码夸克网盘下载，建议先全部转存提前下载，若有需要下载的资源失效，可至公众号获取百度盘链接下载。

YOLO26网络结构图，论文必备，无水印图可微信公众号-笑脸惹桃花回复"2626" 获取。

2. 查看电脑状况

深度学习的训练对于电脑显卡要求较高，若电脑没有独立显卡（NVIDIA卡）或者是AMD的显卡无法使用GPU进行训练，需用CPU进行训练，会慢很多。若不清楚电脑有无显卡可以打开任务管理器，点击性能往下找GPU，就可以看到是否有独立显卡，不清楚是否为独立显卡则搜索型号。

若有独立显卡则安装GPU版本的pytorch，若无独立显卡则安装CPU版本的pytorch。

嫌麻烦或者教程看不懂的友友可以私信我或者关注公众号找我配置环境哦~

3. 安装所需软件

推荐安装Anaconda3+Pycharm，都需要加入环境变量，会安装或者安装过了则跳过这一步骤。

3.1 Anaconda3安装

Anaconda3由于是国外网站下载较慢，推荐通过清华镜像源安装。

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=Dhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D选择带有Anaconda3...Windows...exe 字样的进行下载，建议寻找我图片上同版本的文件下载，不然安装后软件界面不一致，容易出现看不懂的情况，可以点击网盘下载相同版本。最好下载与我相同的版本。

下载完成之后打开Anaconda3进行安装，一直点下一步，选Just Me，安装路径不建议安装到c盘，可以直接复制粘贴修改到 D:\Anaconda3 ，也可以修改到其他路径，最好纯英文路径。

点击下一步后，需要选择添加到环境变量，直接按照图中全选，避免环境变量出错。

点击install安装后耐心等待进度条满安装完成即可，进度较慢，耐心等待。

3.2 Pycharm安装

安装Pycharm可以直接去官网下载，速度较快。

https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/download/?section=windows

现在社区版和专业版整合为同一个版本，直接下载就可以，也可以网盘下载相同社区版。

下载完之后打开安装，点下一步，遇到选择路径修改路径到D盘或者其它除C盘外的文件夹，可以建个自己喜欢的英文名字。

需要勾选这些选项，五角星必勾选，建议全选。

再点下一步，直接安装就可以了，耐心等待进度条满安装完成即可。

教程看不懂的朋友可以私信我或者公众号找我配置环境

4. 安装环境

4.1 安装cuda及cudnn

50系显卡参考下面链接的教程做出适当修改，这里不详细展开。

https://xiaolian.blog.csdn.net/article/details/151256777?spm=1001.2014.3001.5502

4.1.1 下载及安装cuda

在安装pytorch前需要安装cuda，（若无显卡或intel及amd的显卡则跳过，直接看4.2）下载cuda前需要先查看显卡支持的CUDA版本最高是多少，按下win+r键，输入cmd，在打开的页面输入：nvidia-smi ，即可查看。

上图红框位置显示即为cuda最高支持版本，本教程cuda最高版本达到11.8即可，若没有达到则需要更新显卡驱动。

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

在这个网站挑选下载或者直接点击夸克网盘下载下载或者点此下载。

下载完之后运行安装，建议安装到默认路径，所以C盘需要留有20G以上的存储空间，一直点击下一步，直到出现这个界面选择精简或者自定义都可以，直接下一步即可。

耐心等待安装完成后可以再次在cmd里输入命令（需要重新打开cmd窗口）：nvcc -V 查看，如下显示即安装成功

4.1.2 cudnn安装

进入cudnn官网，选择合适版本的文件。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

进入后在文件列表中选择cudnn版本与上面cuda安装相匹配的版本。

下载Windows版本的压缩包文件。

下载需要登录，也可以复制下载链接打开迅雷下载，或者点击链接下载下载cudnn。

将得到的压缩文件进行解压，解压后得到下图三个文件夹，全选复制进cuda的文件夹中进行覆盖替换，替换完成后即cudnn安装完成。按照本文教程安装的cuda的文件夹默认在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8 目录下。

4.2 创建虚拟环境

按下Win键，输入anaconda prompt,打开下图所示的应用。

默认进入的是base环境，base环境的版本与下载的anaconda3版本有关，因此不建议直接使用，需要新建环境，在新建环境之前建议更改默认的pip源和conda源可加速下载速度。

更改代码如下，直接输入即可，这里选择更换的是中科大源，建议使用，亲测完美运行。

bash 复制代码

conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple

此时新建虚拟环境（需要关闭加速软件），这里创建一个名为yolo26，python版本为3.10的虚拟环境，也可以修改为其他名，本文所用为python3.10，同时本教程所用pytorch源及python版本只支持3.10。

bash 复制代码

conda create -n yolo26 python=3.10

回车后出现新建环境提醒输入y继续，耐心等待全部下载完成后自动安装。

注意：此时如果报错

UnavailableInvalidChannel: HTTP 404 NOT FOUND for channel anaconda/pkgs/free <https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free\>

The channel is not accessible or is invalid.

You will need to adjust your conda configuration to proceed.

Use `conda config --show channels` to view your configuration's current state,

and use `conda config --show-sources` to view config file locations.

等错误，需要修改隐藏文件 .condarc文件的内容，具体路径为：c:\users\用户名\.condarc

使用记事本打开，复制下面这一段进去替换掉原本所有的内容，替换完之后保存即可

bash 复制代码

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

此时再次输入命令新建yolo26环境，本文所用为python3.10，同时本教程所用pytorch源及python版本只支持3.10。

bash 复制代码

conda create -n yolo26 python=3.10

创建完之后输入

bash 复制代码

conda activate yolo26

进入yolo26环境之中，此时有NVIDIA显卡安装GPU版看4.3，其它需要安装CPU版看4.4。

4.3 安装GPU版本

4.3.1 安装pytorch（GPU版）

打开prompt 输入conda activate yolo26进入yolo26环境，之后输入下方命令即可安装pytorch,耐心等待安装完成。

bash 复制代码

pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

出现ERROR: No matching distribution found for torch==2.0.0+cu118等是因为python版本不对！

torch及相关库比较大，需要耐心等待下载完之后出现 done 则安装完成，因为是外网，如果下载不下来，可以点此下载torch 夸克网盘下载，然后通过pip install安装本地文件的方式安装，可以参考下图的方式，将torch放入d盘的test文件夹下，通过cd将文件目录跳转，再输入如下指令。（只支持python3.10版本，其余版本无法安装）

bash 复制代码

pip install torch-2.0.0+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl

耐心等待torch库安装完成后，再输入下面的指令通过pip安装其余相关库。

bash 复制代码

pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

4.3.2 安装ultralytics库

这个库包含了几乎全部运行yolo26所需的环境，输入以下命令后耐心等待即可

bash 复制代码

pip install ultralytics

如果报错 ERROR: No matching distribution found for ultralytics 则输入以下指令安装

bash 复制代码

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

也可以选择安装ultralytics的对应版本所需库，如pip install ultralytics==8.4.0，上方安装不报错则默认不需要安装指定版本。安装完成出现下图则环境配置完成。

4.4 安装CPU版本

4.4.1 安装pytorch（CPU版）

有英伟达显卡的按照上述流程安装后即可跳过本部分，无英伟达显卡则需要按照下述方法进行，

打开prompt ,进入yolo26环境之后，输入如下命令即可安装cpu版本的pytorch

bash 复制代码

pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

输入指令后看到下图再输入y并回车则开始正常安装。

耐心等待安装完成之后安装ultralytics库。

4.4.2 安装ultralytics库

bash 复制代码

pip install ultralytics

如果报错 ERROR: No matching distribution found for ultralytics 则输入以下指令安装

bash 复制代码

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

5. 源码及使用环境

5.1 下载YOLO26源码

YOLO26（ultralytics）源码地址：

https://github.com/ultralytics/ultralytics/

点进去下载代码，现在还在持续更新，本文使用v8.4.0版本演示，进不去可能需要科学上网，或者点击下载夸克网盘下载，我上传了多版本可以全部转存避免后续找不到，cat图片一并上传，下载8.4.0及以上版本，（压缩包内附带yolo26n.pt、yolo26s.pt和yolo26m.pt预训练权重，链接资源失效请评论区反馈，看到会补，或者至公众号-笑脸惹桃花下载）可以下载下图所示几个预训练权重文件，常规使用yolo26n.pt即可。

5.2 pycharm导入环境

下载完成之后解压到D盘或其它盘文件夹内，此时点击鼠标右键文件夹通过pycharm打开，打开后需要配置虚拟环境，新版pycharm可选中文语言，点击左上角文件-设置，点击项目：ultralytics-8.4.0，点击python解释器，点击右边添加解释器-添加本地解释器，

点击Virtualenv环境 - 现有，点击右边三个点，找到刚才添加的yolo26环境的位置，按照本文配置即是D:\Anaconda3\envs\yolo26\python.exe 路径，之后一直点确定，点应用，再点确定即可。

或者新版本的界面更为简单，按照下图方式选择就可以。

选择python，接着选择刚刚添加的yolo26环境，选择python.exe，然后一直确定，确定即可

如果找不到环境所在位置，可以输入

bash 复制代码

conda env list

查看环境所在位置，寻找后选择python.exe。

下图为右下角环境正在加载，耐心等待环境加载完成即可运行代码。

教程看不懂的朋友可以私信我或者公众号找我配置环境。

6. 验证环境

下载完成后将权重文件复制到ultralytics根目录下，即本文的ultralytics-8.4.0目录下，此时可以去网上下载一只猫猫的jpg图片（或者其它图片，根据自己喜好更改），修改文件名为cat.jpg。检测环境是否有问题可以在prompt里yolo26环境下运行。注意预训练权重的文件名与代码中的文件名对应，看清楚文件名，FileNotFoundError: xxxx does not exist 类似这种报错都是文件没找到，自己细心一点就能避免。运行下面的指令需要cd到ultralytics-8.4.0目录，不然会报错。

bash 复制代码

yolo predict model=yolo26n.pt source='cat.jpg'

输出下图即环境正常。

或者通过pycharm运行检测，新建一个yolo26_predict.py，在文件中添加如下代码

bash 复制代码

from ultralytics import YOLO
# 加载预训练的 YOLO26n 模型
model = YOLO('yolo26n.pt')
source = 'cat.jpg' #更改为自己的图片路径
# 运行推理，并附加参数
model.predict(source, save=True)

运行之后如下即环境正常。

如果报错 ImportError: DLL load failed while importing _imaging: 找不到指定的模块，是pillow版本问题导致的错误。

输入如下指令降低pillow的版本即可解决此问题。

bash 复制代码

pip install pillow==8.4.0

如果报错中有numpy相关的语句，如 RuntimeError: Numpy is not available ；compiled using NumPy 1.x cannot be run in NumPy 2.1.2 as it may crash. To support both 1.x and 2.x versions of NumPy, modules must be compiled with NumPy 2.0. 等等，可以将numpy降级，输入如下代码即可解决此类问题。

bash 复制代码

pip install numpy==1.26.3

可以顺着路径查看检测后的图片，出现检测框则环境可以正常使用。

如果遇到报错或者有疑问可以评论区交流，报错了先确定是按照我的教程配置的，仍然有问题再问。关注V🔍：笑脸惹桃花快速联系我~