这里以跑 ultralytics 为示例，记录了如何从 0-1 跑个简单的模型，包括环境搭建。我的是 Window 系统，其他系统也类似。

主要流程是环境搭建，找个官网的 demo，收集好所需素材（模型，图片等），跑脚本。

https://docs.ultralytics.com/zh/tasks/detect/#_5

1、安装 Miniconda，用于管理 python 版本

安装时，一路 next，除了 path 环境变量，那项打勾。

安装完后，在命令行执行 conda create -n py3.8 python=3.8

其他命令：
查看版本 conda env list

2、通过 conda 安装 ultralytics

3、根据机子环境 ，安装合适的 pytorch 环境

查看机子环境：

这里根据 是否有 GPU 显卡，选择下载内容。我的是 window intel®，没有 GPU。
苹果的 M1 芯片，可以用 GPU 计算。

我的电脑-> 右键更多->管理->设备管理，查看显示适配器

根据不同的环境，安装不同的命令
pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.douban.com/simple
这个命令会通过 -i 参数指定豆瓣源作为下载源，加快国内下载速度

https://pytorch.org/get-started/locally/

4、找个示例，跑一跑

来自，检测任务示例下的预测 demo

方式一：跑命令行

出现 ### 意味着跑成功了，正在跑。

方式二：跑 python 脚本
下载相关的数据集和图片，放到同一个目录下，改下代码的引用路径，进入到他的命令行工具下，跑起来

下载模型：

下载图片：
https://ultralytics.com/images/bus.jpg 放到同一个目录下。

这是目录结构，以及修改的代码：

到 miniCoda 的命令行工具下，跑脚本：

结果在 runs 里